Receitas de implantação e otimização de IA Intel

Este curso apresenta as técnicas e ferramentas essenciais para acelerar as cargas de trabalho de IA na arquitetura Intel. Através de explicações escritas claras e passo a passo e receitas de código práticas, você aprenderá como aproveitar bibliotecas especializadas para acelerar o aprendizado profundo e os modelos clássicos de aprendizado de máquina sem sacrificar a precisão. O que você vai aprender: - Entenda os fundamentos da aceleração de hardware e do ecossistema de software Intel AI - Otimize os modelos PyTorch e TensorFlow usando as Extensões Intel para aceleração de estrutura de aprendizado profundo - Converta e implante modelos de aprendizado profundo em diversos hardwares usando o kit de ferramentas OpenVINO - Aplique técnicas de conversão de quantização e precisão como INT8 e FP16 para reduzir a latência - Implantar modelos otimizados de visão computacional e processamento de linguagem natural para cenários do mundo real - Analise e faça benchmark do desempenho do modelo para identificar e resolver gargalos computacionais O curso começa com conceitos fundamentais de otimização em nível de hardware e a arquitetura de processadores modernos.Você explorará receitas de otimizações passo a passo para frameworks populares de aprendizado profundo, culminando em estratégias de implantação práticas. Este curso foi projetado para cientistas de dados iniciantes a intermediários, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam aumentar o desempenho do modelo.A familiaridade básica com Python e conceitos de aprendizagem de máquina é recomendada, mas nenhuma experiência prévia de otimização de hardware é necessária. Comece a otimizar seus fluxos de trabalho de IA e a entregar modelos mais rápidos e eficientes hoje mesmo.