英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之课程体验

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之课程体验相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

首先和大家说明一下，这是一个体验课程笔记

本文记录、博主学习该课程前两个章节内容的笔记心得

声明：本文禁止转载、感谢理解与支持

首先帮助大家初步了解 AI 部署框架 英特尔 OpenVINO

  • OpenVINO™ 是一个用于优化和部署人工智能推理的开源工具包。
  • 提高计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理和其他常见任务的深度学习性能
  • 使用经过TensorFlow、PyTorch等流行框架培训的模型，可以减少资源需求，并在从边缘到云端的一系列Intel®平台上高效部署

文章目录

📘 英特尔® OpenVINO™工具套件高级课程

第二章学习笔记

ModelZoo 是模型仓库的意思

各大厂商、各大厂开源的 AI 库和模型、在 GitHub 上，大家都能找到类似的 AI 模型仓库

推理优化、在生产应用中、同样极其重要、属于核心知识点

以英特尔OpenVINO为平台了解模型部署的整个流水线流程

音频+视频的方式，呈现一个真实的 Demo 应用流程

  • 课程中有较为详细的动手实验过程、鼓励大家跟着进行实操
  • 就这一点来说，这个视频课程的价值，对于入门AI模型部署领域的小伙伴而言，相信必有收获

📘 模型转换、推理框架图如下

  • 模型优化器主要功能：转化过程中进行压缩网络、裁剪网络、转换模型格式
  • 模型转换得到中间产物：IR 格式
  • 兼容支持多款深度学习框架、多种 CPU硬件平台

  • 支持和提供的一些主流研究领域 AI 模型
  • 包括：检测、分类、分割、识别、音频、视频、NLP 各个领域基础 AI Demo

  • 这些基础功能、组件，几乎成了大部分主流 硬件厂商平台 AI 模型推理部署套件标配，都致力于推出可用性更佳、支持性更广的 AI 产品工具套件

课程中提供了一些开箱即用的功能演示实例，GPU、CPU 均可尝试

  • 这一节内容属于，我最感兴趣和喜欢的部分哈

  • 3D Human pose Demo 演示效果如下
  • 代码运行过程 + 实时演示
  • 这一点、很值得我后续的视频创作学习

  • 公式识别、附带一些基础网络介绍

  • 公式识别效果

  • Mono-Depth 深度估计

📘 课程目录

课程目录、帮大家详细截图了


📘 课程白朴方式如下

课程链接、可先自行了解一下是否是自己感兴趣、或者喜欢的

这个课程我个人会在一周内认真刷完、个人觉得

  • 质量真不错
  • 我觉得能够帮助到很多我们对AI有兴趣的小伙伴，开阔视野
  • 了解一些框架库、快速熟悉、学会Demo运行
  • 150分钟的课程 我相信能够带给我自己包括大家的收获都会比较多

为感谢长期关注博主的读者小伙伴、博主此次申请到少量该课程免费学习名额、送给有迫切学习需求的 AI 小伙伴

  • 关注 墨理学AI 的读者小伙伴们
  • 如果你同样对AI模型部署推理有兴趣
  • 想要白朴这次课程、 免费学习的小伙伴48小时内找我报名，可以白朴这个课程，博主这边的名额还剩下10个左右
  • 白朴的唯一要求：10天内把课程刷完、不希望名额被浪费
  • 计算机视觉交流、有博主墨理的联系方式
  • 课程属于AI模型部署领域：能够熟悉如何去快速构建一款AI应用
  • 希望能够帮助到对这个领域有兴趣的小伙伴

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📙 预祝各位 前途似锦、可摘星辰

  • 🎉 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一，❤️ 不负光阴不负卿 ❤️
  • ❤️ 过去的每一天、想必你也都有努力、祝你披荆斩棘、未来可期

以上是关于英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之课程体验的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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多硬件异构&从硬件层到算法层评估提升模型性能-英特尔openVINO工具套件课程总结（中）

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