英特尔® OpenVINO™工具套件高级课程

实验课时数:30.0    作者:英特尔

作者:英特尔

围绕OpenVINO™工具包强大的功能特点,系统地介绍了如何使用OpenVINO™构建AI推理应用。

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课程简介

围绕OpenVINO™工具包强大的功能特点,系统地介绍了如何使用OpenVINO™构建AI推理应用。


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第一章:课程概览
  • 1.1课程概览03:22
第二章:OpenVINO™核心组件资源和开发流程
  • 2.1课程视频:OpenVINO全能资料库示例06:50
  • 2.2实验视频:OpenVINO全能资料库示例17:58
  • 2.3人体动作姿势识别示例2.0课时
  • 2.3 人体动作姿势识别示例
    2.0课时
  • 2.4图像着色示例2.0课时
  • 2.4 图像着色示例
    2.0课时
  • 2.5音频检测示例2.0课时
  • 2.5 音频检测示例
    2.0课时
  • 2.6公式识别2.0课时
  • 2.6 公式识别
    2.0课时
  • 2.7环境深度识别2.0课时
  • 2.7 环境深度识别
    2.0课时
  • 2.8目标识别示例2.0课时
  • 2.8 目标识别示例
    2.0课时
  • 2.9自然语言处理示例(NLP)——自动回答问题示例2.0课时
  • 2.9 自然语言处理示例(NLP)——自动回答问题示例
    2.0课时
第三章:异构系统编程
  • 3.1课程视频:推理引擎面对不同设备的感知能力11:10
  • 3.2实验视频:将推理任务部署在节点的不同推理设备上02:28
  • 3.3实验视频:利用多硬件协同推理02:52
  • 3.4实验解析视频:利用多硬件协同推理03:41
  • 3.5将推理任务部署在节点的不同推理设备上2.0课时
  • 3.5 将推理任务部署在节点的不同推理设备上
    2.0课时
  • 3.6利用多硬件协同推理2.0课时
  • 3.6 利用多硬件协同推理
    2.0课时
第四章:AI应用中的视频处理
  • 4.1课程视频:视频加速处理09:05
  • 4.2实验视频:测试当前设备的解码密度04:32
  • 4.3测试当前设备的解码密度2.0课时
  • 4.3 测试当前设备的解码密度
    2.0课时
第五章:AI推理性能
  • 5.1课程视频:OpenVINO推理性能10:33
  • 5.2实验视频:推理模型性能测试04:45
  • 5.3推理模型性能测试2.0课时
  • 5.3 推理模型性能测试
    2.0课时
第六章:AI推理中整数精度的推理
  • 6.1课程视频:AI推理中整数精度的推理08:04
第七章:AI应用中的音频处理
  • 7.1课程视频:OpenVINO声音检测和识别08:02
  • 7.2实验视频:声音检测03:47
  • 7.3实验视频:声音识别04:08
  • 7.4声音检测2.0课时
  • 7.4 声音检测
    2.0课时
  • 7.5声音识别2.0课时
  • 7.5 声音识别
    2.0课时
第八章:DL-streamer高级功能实现
  • 8.1课程视频:DL-streamer表情和情绪识别14:22
  • 8.2实验视频:人体动作姿势识别示例07:22
  • 8.3使用DL-streamer表情和情绪识别2.0课时
  • 8.3 使用DL-streamer表情和情绪识别
    2.0课时
第九章:整合实现AI应用中的音视频处理
  • 9.1课程视频:视频+音频处理05:31
  • 9.2实验视频:视频音频处理06:28
  • 9.3视频音频处理2.0课时
  • 9.3 视频音频处理
    2.0课时
第十章:课程总结
  • 10.1课程视频:课程总结07:42
JKLee

原来就是CPU


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1年前 将推理任务部署在节点的不同推理设备上
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JKLee

different from tutorial

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1年前 将推理任务部署在节点的不同推理设备上
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JKLee

标题不对 内容是视频 不是实验

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1年前 实验视频:声音检测
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JKLee

检测失败

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1年前 声音检测
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JKLee

没看到此文件 在python 文件夹里

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1年前 声音识别
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