在树莓派 ( Raspberry Pi )上加速深度学习

课程简介

,如何在 Raspberry Pi 3 上使用 Intel Movidius 深度学习设备 5x 加速你的人工智能对象侦测模型

课程介绍:English 繁中

从这 1.5 小时的课程,你会学到

  • 学习如何从头开始使用树莓派
  • 探索不同的对象侦测模型
  • 深度学习介绍和 Tensorflow lite
  • 使用 Movidius NC SDK 实现对象侦测

要求

  • Raspberry Pi 3,电源和外壳
  • 英特尔 Movidius 神经运算棒( Intel Movidius Neural Compute Stick )
  • SD Card Class 10 (UHS class 1 or 3)
  • Webcam
  • Raspberry Pi 或深度学习知识(不是必需的,但有帮助)

课程说明

学习我们如何在 Raspberry Pi 上实现深度学习 / 对象侦测模型,并使用 Intel Movidius 神经运算棒加速它们。

当我们第一次开始深度学习,尤其是在电脑视觉领域时,我们对这项技术帮助人们的可能性感到非常兴奋。 唯一的问题是,影像分类和对象侦测测在我们昂贵、耗电和笨重的深度学习机器上运行得很好。 然而,并不是每个人都能负担或实现人工智能的实际应用。

这时我们开始寻找一种负担得起、小巧、低耗能的替代品。 一般来说,如果我们想要缩小物联网和自动化项目,我们通常会考虑 Raspberry Pi,它是一个多功能的运算解决方案,可以解决很多问题。 这使我们思考如何将深度学习模型移植到这个小巧的运算单元。 不仅如此,我们如何才能让它接近即时运行呢?

在众多可能的解决方案中,我们将 Raspberry Pi 与英特尔公司生产的人工智能加速器 USB 棒结合使用,以提高我们的对象侦测 frame-rate。 然而,让它运行起来并不是那么简单。 在按照文档实现时,我们遇到了一系列错误,这些错误变得有点乏味。

在论坛、教学指南文档和博客上无数的爬文之后,我们以本课程的形式记录了一个无缝指南; 它将一步一步地向你展示如何在视频和网络摄影机上实现你自己的深度学习 / 对象侦测模型,而不用浪费所有的调试。 因此,本质上来说,我们创建这个课程也是为了减少调试,加快上市时间,更快地得到结果。

在这门课程中,你将学到一些东西:

  • 即使你是一个初学者,也要开始使用树莓派
  • 深度学习基础
  • 对象侦测模型-每个 CNN 的优点和缺点,
  • 安装并设置 Movidius Neural Compute Stick (NCS) SDK ,目前 OpenVINO 可用于 Raspbian,因此 NCS2 已经与 Raspberry Pi 兼容。 相关的讲座将很快提供(在那之前的问答中有一些提示)。
  • 在录像或现场视频中运行 Yolo 和 Mobilenet SSD 对象侦测

你还会得到有益的奖励:

  • OpenCV CPU inference
  • 客制化模型训练简介

课程中的个人帮助

我把自己的时间定期贡献给与学生一起工作。 在办公时间里,你可以问我任何你想问的业务问题,我会尽力帮助你。 办公时间是免费的。 我不会尝试卖任何东西。

学生们可以开始讨论,并用私人问题给我发信息。 我在24小时内回答了99% 的问题。 我喜欢帮助那些选修我课程的学生,我期待着帮助你们。

我定期更新这门课程,以反映当前的市场状况。

通过毕业证书获得职涯发展

在完成 100% 的课程后,你会收到一份完成证书。 你可以出示它作为你的专业知识的证明,并且你已经完成了一定数量的课程。

如果你想得到一份就业市场的工作或者自由工作者的客户,这门课程的证书可以帮助你成为一个更强大的人工智能工作的候选人。

退款保证

该课程附带一个无条件的,udemy 支持,30天的退款保证。 这不仅仅是一个保证,这是我个人对你们的承诺,我将竭尽全力帮助你们成功,就像我为其他成千上万的学生所做的那样。

让我来帮你快速得到成果。 现在登记,点击按钮,让我们告诉你如何开发加速人工智能树莓派。

目标受众

  • 认真对待深度学习或树莓派的学生
  • 积极主动寻找解决方案的学生

讲师简介

Augmented Startups 专精电子工程( 学生有39000人以上 )

前身是 Arduino Startups 拥有超过39000名学生,在印刷电路板(PCB)设计以及影处理和嵌入式控制方面有超过8年的经验。

他完成了电子工程硕士学位,并在 IEEE 数据库上发表了两篇论文,其中一篇名为”Vision-based adaptive Cruise Control using Pattern Matching”,另一篇在 Google Scholar 名为”A Three-Step Vehicle Detection Framework for Range Estimation Using a Single Camera”。

他的工作是在 LabVIEW 中实现的。 他是一名从事国防研究的嵌入式电子工程师,具有使用 VHDL 和 Verilog 编程的 FPGA 设计经验。

Augmented Startups 在扩增实境和人工智能领域也有专长,他将在这两个领域引入新技术。

Laszlo Benke (Laszlo Benke) 树莓派专家,Python 和 AI 工程师

我是一名电子工程师,也是一名 Python 软件工程师兼自由工作者。 我在我的项目中使用了 Raspberry Pi 和电脑视觉技术(AI,对象侦测 / CNN)。

你可以在 Upwork (自由工作者项目)和 Codementor (现场教学)上找到我以了解更多信息。

有工业自动化业界工作经验的项目专家。 擅长嵌入式软件 / 物联网,Python,C# ,家庭自动化,尤其是 Raspberry PI (MVP)快速原型开发,数据科学和机器学习(Tensorflow,Computer Vision,对象侦测)。 具有较强的项目和项目管理能力,拥有电子工程师硕士学位。 集中在机器学习(AI)和嵌入式系统的 bmevik (AUT)。

英文本幕:有

  • 想要了解如何将英文本幕自动翻译成中文? 请参考这篇 How-To

优惠信息

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