La inteligencia artificial en el perímetro con visión computarizada

Semana 1

Obtenga una introducción a la Barra de cómputo neuronal Intel 2. Los temas incluyen:

  • Una comparación de las diferencias entre la visión computarizada tradicional y el aprendizaje profundo
  • Una revisión de Intel® AI Portfolio, incluyendo hardware y herramientas
  • Una descripción general de inferencia en el perímetro con tecnología Intel® Movidius™
  • Una introducción a Intel Distribution of OpenVINO toolkit

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Semana 2

Aprenda cómo instalar la Barra de cómputo neuronal Intel® 2. Los temas incluyen:  

  • Instrucciones de instalación para Intel Distribution of OpenVINO toolkit
  • Una descripción general de los modelos previamente entrenados existentes y las muestras que funcionan con el kit de herramientas

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Semana 3

Aprenda cómo implementar un modelo clasificador de imágenes en la Barra de cómputo neuronal Intel® 2. Los temas incluyen:

  • Definición de un modelo de clasificación de imágenes y análisis de algunas topologías populares de clasificación de imágenes
  • Un análisis más profundo de Intel Distribution of OpenVINO toolkit y explicación de cómo crear e implementar su primer clasificador de imágenes

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Semana 4

Aprenda cómo implementar un modelo de detección de objetos en la Barra de cómputo neuronal Intel® 2. Los temas incluyen:

  • Definición de un modelo de detección de objetos y análisis de algunas topologías populares de detección de objetos
  • Conversión e implementación de un modelo YOLO* v3 previamente entrenado en la Barra de cómputo neuronal Intel® 2 utilizando Intel Distribution of OpenVINO toolkit

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Semana 5

Vea cómo desarrollar el perfil de modelos de aprendizaje profundo utilizando el Deep Learning Workbench. Los temas incluyen:

  • Explicación de las capacidades del Deep Learning Workbench
  • Aprenda a instalar el Deep Learning Workbench directamente en su sistema o utilizando software Docker*
  • Desarrolle el perfil de su primer modelo de aprendizaje profundo utilizando el Deep Learning Workbench.

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Semana 6

Aprenda cómo implementar modelos personalizados en la Barra de cómputo neuronal Intel® 2 utilizando Intel Distribution of OpenVINO toolkit. Los temas incluyen:

  • Comprenda qué es un modelo personalizado y cuándo utilizarlo
  • Explore el flujo de trabajo integral de entrenamiento e inferencia para un modelo personalizado en la Barra de cómputo neuronal Intel® 2
  • Implemente su primera capa personalizada utilizando el kit de herramientas

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Semana 7

Repase cómo implementar un modelo de detección de objetos en una placa Raspberry Pi. Los temas incluyen:

  • Motivos para utilizar una placa integrada de baja potencia
  • Comparación de los modos de desarrollo y de implementación de Intel Distribution of OpenVINO toolkit.
  • Instalación del kit de herramientas en una placa Raspberry Pi y ejecución de un modelo de detección de objetos

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