Resep Pengembangan dan Optimalisasi AI Intel

Memasang model kecerdasan buatan secara efisien membutuhkan optimalisasi spesifik perangkat keras untuk mencapai kinerja maksimal. Kursus ini memperkenalkan Anda pada teknik dan alat yang penting untuk mempercepat beban kerja AI pada arsitektur Intel. Anda akan berkembang dari memahami konsep dasar akselerasi perangkat keras hingga menulis kode inferensi yang dioptimalkan. Melalui penjelasan tertulis yang jelas, langkah demi langkah dan resep kode praktis, Anda akan belajar bagaimana memanfaatkan pustaka khusus untuk mempercepat pembelajaran mendalam dan model pembelajaran mesin klasik tanpa mengorbankan akurasi. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti dasar-dasar akselerasi perangkat keras dan ekosistem perangkat lunak Intel AI - Optimalisasi model PyTorch dan TensorFlow menggunakan Intel Extensions untuk akselerasi kerangka kerja pembelajaran mendalam - Konversi dan deploy model pembelajaran mendalam di berbagai perangkat keras menggunakan OpenVINO toolkit - Terapkan teknik konversi kuantitas dan presisi seperti INT8 dan FP16 untuk mengurangi latensi - Memanfaatkan model pengolahan bahasa alami dan penglihatan komputer yang dioptimalkan untuk skenario dunia nyata - Menganalisis dan mengukur kinerja model untuk mengidentifikasi dan memecahkan kendala komputasi Kursus ini dimulai dengan konsep dasar dari optimization tingkat hardware dan arsitektur prosesor modern. Anda akan menjelajahi langkah-demi-langkah resep optimization untuk kerangka kerja deep learning yang populer, yang berpuncak pada strategi deployment praktis. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data tingkat pemula hingga menengah, insinyur machine learning, dan pengembang yang ingin meningkatkan kinerja model. Keterampilan dasar dengan Python dan konsep machine learning direkomendasikan, tetapi tidak diperlukan pengalaman optimizasi perangkat keras sebelumnya. Mulai mengoptimalkan aliran kerja AI Anda dan siapkan model yang lebih cepat dan efisien sekarang.