Recepten voor de implementatie en optimalisatie van Intel AI

Deze cursus introduceert u de essentiële technieken en tools voor het versnellen van AI-workloads op Intel-architectuur, en leert u hoe u de prestaties van uw AI-omgeving kunt verbeteren. U zult vooruitgang boeken van het begrijpen van basisconcepten voor hardwareversnelling tot het schrijven van geoptimaliseerde inferentiecode.Door middel van duidelijke, stapsgewijze schriftelijke uitleg en praktische coderecepten, leert u hoe u gespecialiseerde bibliotheken kunt gebruiken om deep learning en klassieke machine learning-modellen te versnellen zonder in te boeten op nauwkeurigheid. Wat je leert: - Begrijp de basisprincipes van hardwareversnelling en het Intel AI-software-ecosysteem - Optimaliseer PyTorch- en TensorFlow-modellen met behulp van Intel Extensions voor versnelling van deep learning-frameworks - Converteer en implementeer deep learning-modellen op verschillende hardware met behulp van de OpenVINO-toolkit - Pas kwantisatie- en precisieconversietechnieken zoals INT8 en FP16 toe om de latentie te verminderen - Implementeer geoptimaliseerde computervisie en modellen voor natuurlijke taalverwerking voor scenario's in de echte wereld - Analyseer en benchmark modelprestaties om rekenknelpunten te identificeren en op te lossen De cursus begint met fundamentele concepten van optimalisatie op hardwareniveau en de architectuur van moderne processors, waarna u stapsgewijze optimalisatierecepten voor populaire deep learning-frameworks verkent, met als hoogtepunt praktische implementatiestrategieën. Deze cursus is bedoeld voor beginners tot gevorderde datawetenschappers, machine learning-ingenieurs en ontwikkelaars die de prestaties van het model willen verbeteren.Basiskennis van Python en machine learning concepten wordt aanbevolen, maar er is geen eerdere ervaring met hardwareoptimalisatie vereist. Begin vandaag nog met het optimaliseren van uw AI-workflows en lever snellere, efficiëntere modellen.