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发表于 2017-7-22 10:55:37
9540
时间:2017年7月19日
地点:追火电竞

            南京市浦口区柳洲东路189号 京新广场3楼

          (地铁三号线柳洲东路站2号出口西100米)


课程介绍
通过 NVIDIA DIGITS,了解和实践基于深度神经网络的深度学习工作流程,体验如何进行图像分类、目标检测和部署神经网络。动手实验课程基于最新的AI框架,SDKs和GPU技术。

1)通过NVIDIA DIGITS进行图像分类
级别:初级 | 预备知识:无
行业:所有
Frameworks: Caffe

此实验室会向您展示如何通过在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手写数据集,在深度学习工作流程中利用深度神经网络 (DNN), 尤其是卷积神经网络(CNN) 解决真实图像分类问题,您会学到:
  • 构建运行在GPU上的深度神经网络
  • 管理数据准备、模型定义、模型训练和问题排查过程
  • 使用验证数据来测试和尝试不同策略来提升模型性能


完成此实验室后,您将能够使用 NVIDIA DIGITS 来构建、训练、评估和提升您的图像分类应用程序中 CNN 的准确性。

2) 通过NVIDIA DIGITS进行目标检测
级别:初级 | 预备知识:NVIDIA DIGITS与图像分类
行业:所有
Frameworks: Caffe

此实验室通过尝试下列三种不同方法:滑动窗口,全卷积神经网络 (FCN) 和 DIGITS 的 DetectNet 网络模型,向学员介绍四个主要电脑视觉任务之一 目标检测。您将学到:
  • 评估与下列三个指标有关的目标检测方法:模型训练时间、模型准确性和部署时的检测速度
  • 使用滑动窗口方法检测目标
  • 将全连接网络转换为全卷积神经网络 (FCN)
  • 使用 DIGITS DetectNet 提升目标检测效率


完成此实验室后,您将了解每种方法的优点,并学习如何使用 NVIDIA DIGITS 在 Caffe 框架中利用真实数据集训练神经网络,并以此检测目标。

3) 通过 NVIDIA DIGITS 和 TensorRT 部署神经网络
级别:中级 | 预备知识:通过NVIDIA DIGITS进行图像分类
行业:所有
Frameworks: Caffe

在此实验室中,您将学到:
  • 了解批次大小在推理性能中的作用
  • 在推理过程中做各种优化。
  • 探索其他 DLI 实验室所训练的各类不同 DNN 架构的推理能力。

完成此实验后,您将能够执行完整的深度学习工作流程,包括载入数据、训练神经网络、部署已训练网络和生产。

课程安排
8:30-9:00       签到
9:00-10:00     揭秘深度学习和通过Caffe,Theano和Torch进行深度学习应用(课程+动手实验)
10:00-12:00   通过DIGITS进行图像分类(课程+动手实验)
12:00-13:30   午间休息
13:30-15:30   通过DIGITS进行目标检测(课程+动手实验)
15:30-15:40   课间休息
15:40-17:40   通过 NVIDIA DIGITS和TensorRT 部署神经网络(课程+动手实验)
17:40-18:00   互动答疑 / 结束

培训讲师
侯宇涛 英伟达GPU应用市场总监及深度学习认证讲师
Emily  英伟达开发者社区经理      
刘  军  英伟达深度学习培训讲师

课程报名
课程费用:1000 RMB/人
课程报名:扫描或长按识别以下二维码进行注册报名


或者点击文末左下角“阅读原文”,进行在线报名

费用支付
支付方式一:公司转账
公司名称:丽台(上海)信息科技有限公司   
开户行及账号:工行桂林路支行 1001294819200029756

支付方式二:支付宝支付
请扫以下支付宝二维码支付,请支付备注:单位名称&培训人员姓名

前30名缴费成功者即有机会获精美纪念品1份
(纪念品不提供邮寄,需到培训现场签到时领取)

发票相关:
  • 提供发票内容”技术咨询服务费”
  • 需开具增值税专用发票,请以公司或单位的账号进行公对公打款,并提供贵司的开票信息&支付账户信息
  • 个人支付或支付宝支付仅能提供普通发票

温馨提醒
  • 不接受临时空降现场学员,请提前做好注册与缴费,我们的工作人员会在收到报名信息后尽快与您联系各项事宜;
  • 培训提供动手实验电脑,无需自带,网吧上网账户开通需要身份证,请随时携带身份证;
  • 报名相关咨询:
    王先生
    电话:13917195530
    QQ: 3563948243

    梁小姐
    电话:(021)64069880 ext213
    QQ: 305610915



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