Akceleracja Deep Learning z FPGA i OpenVINO

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

W świecie systemów AI produkcyjnych, gdzie liczy się każda milisekunda, akceleracja modeli deep learning staje się kluczowym czynnikiem sukcesu wdrożeń na urządzeniach brzegowych i w systemach czasu rzeczywistego. Pięciodniowe intensywne warsztaty odpowiadają na wyzwania inżynierów ML, specjalistów optymalizacji modeli i architektów rozwiązań AI, którzy potrzebują maksymalnej wydajności inferecji przy ograniczonych zasobach sprzętowych. Dzięki wykorzystaniu FPGA i toolkitu OpenVINO, uczestnicy nauczą się osiągać wielokrotne przyspieszenie modeli przy jednoczesnej redukcji zużycia energii – kluczowe dla aplikacji embedded, robotyki i systemów autonomicznych.

Program łączy zaawansowaną teorię architektury sprzętowej z intensywnymi ćwiczeniami na dedykowanym sprzęcie FPGA. Uczestnicy przejdą przez kompletny workflow od optymalizacji i kompresji modeli, przez kwantyzację i dostosowanie do specyfiki sprzętowej, po deployment i profilowanie wydajności w środowisku produkcyjnym. Szkolenie przeznaczone jest dla zespołów wdrażających rozwiązania AI na urządzeniach brzegowych, inżynierów embedded systems oraz programistów systemów HPC, którzy chcą opanować techniki custom layers, multi-device execution i heterogeneous computing.

Co wyróżnia nasze podejście?

Pięciodniowy format pozwala na głębokie zanurzenie w tematyce akceleracji sprzętowej – od podstaw architektury FPGA dla deep learning, przez praktyczną pracę z toolkitem OpenVINO, po zaawansowane techniki pipeline optimization. Trenerzy EITT, będący częścią zespołu 500+ ekspertów, prowadzą warsztaty na rzeczywistym sprzęcie, gdzie uczestnicy nie tylko uczą się teorii, ale także debugują, profilują i optymalizują własne modele pod kątem maksymalnej wydajności. Metodyka łączy wykłady z intensywnymi sesjami hands-on, co pozwala na natychmiastowe zastosowanie zdobytej wiedzy i wyjście ze szkolenia z gotowymi do wdrożenia rozwiązaniami produkcyjnymi.