IA no PC

Módulo 1

Essa aula introduz os conceitos básicos de IA:

  • Aplicações de IA e maneiras de transformar indústrias
  • Comparação entre aprendizado de máquina e aprendizagem profunda
  • Terminologia básica da aprendizagem profunda

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Módulo 2

Essa aula analisa como o hardware da Intel é usado para IA. Os tópicos incluem:

  • Visão da Intel para IA em hardware e software para PC
  • Como o hardware diferente aborda várias tarefas de IA, como treinamento e inferência
  • O ecossistema analítico, composto de kits de ferramentas, bibliotecas, soluções e hardware

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Módulo 3

Essa aula ensina sobre frameworks de aprendizagem profunda e fornece:

  • Uma visão geral dos frameworks otimizados para aprendizado de máquina
  • Uma introdução ao TensorFlow e conceitos fundamentais, como gráficos computacionais e sessões
  • Instruções para criar e executar um gráfico computacional simples no Python*

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Módulo 4

Essa aula explica o fluxo de trabalho de treinamento de ponta a ponta da IA. Os tópicos incluem:

  • Como limpar, normalizar e otimizar um conjunto de dados
  • Um exemplo de como treinar um modelo de rede neural do GoogLeNet Inception 
  • Como avaliar um modelo treinado e testá-lo quanto à precisão e ao desempenho

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Módulo 5

Essa aula apresenta os desafios da inferência de IA na borda. Os tópicos incluem:

  • O que é computação de borda e como ela influenciará a tecnologia moderna
  • A importância da inferência na borda e por que ela é exigida pelos mercados emergentes

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Módulo 6

Essa aula apresenta como usar o Windows Machine Learning para acelerar o desenvolvimento de IA. Os tópicos incluem:

  • Os benefícios de usar o Windows Machine Learning para inferência na borda
  • Como melhorar o desempenho usando os frameworks mais populares com os modelos ONNX
  • Como a pilha do Windows Machine Learning pode melhorar o desempenho dos modelos IA em gráficos integrados

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Módulo 7

Essa aula apresenta o Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit e mostra como usá-lo para executar inferências na borda. Aprenda sobre:

  • As diferentes partes e vantagens do uso do kit de ferramentas
  • Como usar o Model Optimizer para melhorar a topologia do modelo de redes pré-treinadas 
  • Como usar o mecanismo de inferência para executar em diferentes tipos de hardware

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Módulo 8

Conclua este curso com uma revisão dos tópicos anteriores, incluindo:

  • Como o hardware, os kits de ferramentas e as soluções da Intel permitem que os desenvolvedores criem aplicativos para IA no PC
  • Por que a colaboração da Intel com a Microsoft* melhora o desempenho da aprendizagem profunda para PCs por meio do Windows Machine Learning
  • Uma introdução ao Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit para uso com frameworks de aprendizagem profunda para aplicativos poderosos de IA

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