このコースについて

3,693 最近の表示
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル

約5時間で修了
英語

学習内容

  • How to use the Model Optimizer to convert models from popular machine learning frameworks.

  • How to run benchmarks and do device comparison and validation.

  • How to use the Inference Engine to deploy to multiple types of devices.

  • How to use the Inference Engine’s asynchronous inference to handle various deployment situations.

習得するスキル

Deep LearningMachine LearningApplication developmentPython* ProgrammingComputer Vision
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル

約5時間で修了
英語

提供:

Placeholder

インテル

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

Intermediate Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Deep Learning Applications

5時間で修了
12件のビデオ (合計82分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
12件のビデオ
Workflow of Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit Usages7 分
Model Optimizer7 分
Model Optimizer Troubleshooting6 分
Inference Engine: Setting Up6 分
Inference Engine: Running Inference6 分
Deployment and Intel® Hardware Selection5 分
Using Multiple Devices5 分
Benchmarking9 分
Optimization3 分
Implementation Examples: Batch of Images7 分
Implementation Examples: Stream of Images7 分
1件の学習用教材
Welcome10 分
2の練習問題
Course 1 Quiz30 分
Course 2 Quiz30 分

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。