Курсы

Все эти курсы были подготовлены экспертами, демонстрируют основы машинного обучения и дополнены более углубленными теоретическими знаниями. Каждый курс содержит домашние задания и пример кода для изучения создания приложений искусственного интеллекта.

Машинное обучение

Получите практические навыки по управляемым алгоритмам обучения, главным концепциям машинного обучения и многому другому. (12 недель)

Глубинное обучение

Изучайте основы глубинного обучения, нейронных вычислений, конволюционных и повторяющихся сетевых архитектур и многое другое. (12 недель)

Использование глубинного обучения с Tensorflow*

Узнайте, как использовать самую популярную инфраструктуру машинного обучения для создания приложений нейронных сетей с помощью Python*. (8 недель)

Библиотека

Пользуйтесь обширной библиотекой информации, созданной разработчиками, экспертами отрасли и студентами-амбассадорами.

Записи обучающих курсов

К изучаемым темам относятся машинное обучение, разработка программного обеспечения для искусственного интеллекта с использованием аппаратных и инструментальных средств Intel®, а также новейших инфраструктур и библиотек.

Истории успеха технического применения

Знакомьтесь с инновациями в области искусственного интеллекта, которые используют технологии Intel®, и тем, как эти технологии работают для развития исследований и разработки приложений.

Материалы исследований

Знакомьтесь со следующими техническими статьями, посвященными достижениям в области искусственного интеллекта, и исследованиями на основе технологий Intel®.

Действие 2: Изучение инфраструктур

Используйте самые популярные программные инфраструктуры для разработки приложений машинного обучения, оптимизированные для аппаратных средств Intel® и обеспечения большей скорости, и точности обработки данных.

TensorFlow

Эта библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом от Google* содержит оптимизации процессоров Intel® для ускорения их работы.

PyTorch

Этот научный вычислительный пакет на базе Python, оптимизированный под архитектуру Intel, можно использовать для глубинного обучения и рабочих нагрузок логических выводов.

BigDL

Проводите распределенное глубинное обучение для программ Apache Spark*, которые могут работать на базе существующих кластеров Spark или Hadoop*.

Действие 3: Разработка приложений искусственного интеллекта

Создавайте решения для быстрой обработки данных и обучения с использованием процессоров, виртуальных вычислительных модулей, массивов FPGA, настольных ПК и ноутбуков на базе аппаратных средств Intel®

Intel® DevCloud

Воспользуйтесь этим бесплатным вычислительным кластером на базе масштабируемых процессоров Intel® Xeon® для ваших проектов машинного обучения, глубинного обучения и обработки данных.

Запросить доступ

Результаты глубинного обучения с массивами Intel® FPGA

Совершенствуйте процессы проектирования высокоскоростной обработки данных машинного обучения на мощных массивах Intel® FPGA. (5 недель)

Искусственный интеллект на ПК

Повышайте производительность ваших приложений обработки данных с использованием процессоров Intel® и их графических систем на ноутбуках, ПК типа 2 в 1 и на настольных компьютерах.