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在樹莓派 ( Raspberry Pi )上加速深度學習

課程簡介

,如何在 Raspberry Pi 3 上使用 Intel Movidius 深度學習裝置 5x 加速你的人工智慧物件偵測模型

課程介紹:English 简中

從這 1.5 小時的課程,你會學到

  • 學習如何從頭開始使用樹莓派
  • 探索不同的物件偵測模型
  • 深度學習介紹和 Tensorflow lite
  • 使用 Movidius NC SDK 實現物件偵測

要求

  • Raspberry Pi 3,電源和外殼
  • 英特爾 Movidius 神經運算棒( Intel Movidius Neural Compute Stick )
  • SD Card Class 10 (UHS class 1 or 3)
  • Webcam
  • Raspberry Pi 或深度學習知識(不是必需的,但有幫助)

課程說明

學習我們如何在 Raspberry Pi 上實現深度學習 / 物件偵測模型,並使用 Intel Movidius 神經運算棒加速它們。

當我們第一次開始深度學習,尤其是在電腦視覺領域時,我們對這項技術幫助人們的可能性感到非常興奮。 唯一的問題是,影像分類和物件偵測測在我們昂貴、耗電和笨重的深度學習機器上執行得很好。 然而,並不是每個人都能負擔或實現人工智慧的實際應用。

這時我們開始尋找一種負擔得起、小巧、低耗能的替代品。 一般來說,如果我們想要縮小物聯網和自動化專案,我們通常會考慮 Raspberry Pi,它是一個多功能的運算解決方案,可以解決很多問題。 這使我們思考如何將深度學習模型移植到這個小巧的運算單元。 不僅如此,我們如何才能讓它接近即時執行呢?

在眾多可能的解決方案中,我們將 Raspberry Pi 與英特爾公司生產的人工智慧加速器 USB 棒結合使用,以提高我們的物件偵測 frame-rate。 然而,讓它執行起來並不是那麼簡單。 在按照文件實現時,我們遇到了一系列錯誤,這些錯誤變得有點乏味。

在論壇、教學指南文件和部落格上無數的爬文之後,我們以本課程的形式記錄了一個無縫指南; 它將一步一步地向你展示如何在視訊和網路攝影機上實現你自己的深度學習 / 物件偵測模型,而不用浪費所有的除錯。 因此,本質上來說,我們建立這個課程也是為了減少除錯,加快上市時間,更快地得到結果。

在這門課程中,你將學到一些東西:

  • 即使你是一個初學者,也要開始使用樹莓派
  • 深度學習基礎
  • 物件偵測模型-每個 CNN 的優點和缺點,
  • 安裝並設定 Movidius Neural Compute Stick (NCS) SDK ,目前 OpenVINO 可用於 Raspbian,因此 NCS2 已經與 Raspberry Pi 相容。 相關的講座將很快提供(在那之前的問答中有一些提示)。
  • 在錄影或現場視訊中執行 Yolo 和 Mobilenet SSD 物件偵測

你還會得到有益的獎勵:

  • OpenCV CPU inference
  • 客製化模型訓練簡介

課程中的個人幫助

我把自己的時間定期貢獻給與學生一起工作。 在辦公時間裡,你可以問我任何你想問的業務問題,我會盡力幫助你。 辦公時間是免費的。 我不會嘗試賣任何東西。

學生們可以開始討論,並用私人問題給我發信息。 我在24小時內回答了99% 的問題。 我喜歡幫助那些選修我課程的學生,我期待著幫助你們。

我定期更新這門課程,以反映當前的市場狀況。

通過畢業證書獲得職涯發展

在完成 100% 的課程後,你會收到一份完成證書。 你可以出示它作為你的專業知識的證明,並且你已經完成了一定數量的課程。

如果你想得到一份就業市場的工作或者自由工作者的客戶,這門課程的證書可以幫助你成為一個更強大的人工智慧工作的候選人。

退款保證

該課程附帶一個無條件的,udemy 支援,30天的退款保證。 這不僅僅是一個保證,這是我個人對你們的承諾,我將竭盡全力幫助你們成功,就像我為其他成千上萬的學生所做的那樣。

讓我來幫你快速得到成果。 現在登記,點選按鈕,讓我們告訴你如何開發加速人工智慧樹莓派。

目標受眾

  • 認真對待深度學習或樹莓派的學生
  • 積極主動尋找解決方案的學生

講師簡介

Augmented Startups 專精電子工程( 學生有39000人以上 )

前身是 Arduino Startups 擁有超過39000名學生,在印刷電路板(PCB)設計以及影處理和嵌入式控制方面有超過8年的經驗。

他完成了電子工程碩士學位,並在 IEEE 資料庫上發表了兩篇論文,其中一篇名為”Vision-based adaptive Cruise Control using Pattern Matching”,另一篇在 Google Scholar 名為”A Three-Step Vehicle Detection Framework for Range Estimation Using a Single Camera”。

他的工作是在 LabVIEW 中實現的。 他是一名從事國防研究的嵌入式電子工程師,具有使用 VHDL 和 Verilog 程式設計的 FPGA 設計經驗。

Augmented Startups 在擴增實境和人工智慧領域也有專長,他將在這兩個領域引入新技術。

Laszlo Benke (Laszlo Benke) 樹莓派專家,Python 和 AI 工程師

我是一名電子工程師,也是一名 Python 軟體工程師兼自由工作者。 我在我的專案中使用了 Raspberry Pi 和電腦視覺技術(AI,物件偵測 / CNN)。

你可以在 Upwork (自由工作者專案)和 Codementor (現場教學)上找到我以瞭解更多資訊。

有工業自動化業界工作經驗的專案專家。 擅長嵌入式軟體 / 物聯網,Python,C# ,家庭自動化,尤其是 Raspberry PI (MVP)快速原型開發,資料科學和機器學習(Tensorflow,Computer Vision,物件偵測)。 具有較強的專案和專案管理能力,擁有電子工程師碩士學位。 集中在機器學習(AI)和嵌入式系統的 bmevik (AUT)。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

優惠資訊

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