Szkolenie Akceleracja Deep Learning z FPGA i OpenVINO

Szkolenie koncentruje się na zaawansowanych technikach akceleracji modeli deep learning z wykorzystaniem FPGA i narzędzi OpenVINO. Program został zaprojektowany tak, aby przekazać uczestnikom specjalistyczną wiedzę o optymalizacji i przyspieszaniu inferecji modeli na sprzęcie dedykowanym. Podczas intensywnych warsztatów uczestnicy pracują z rzeczywistymi implementacjami, ucząc się optymalizować modele dla różnych platform sprzętowych i osiągać maksymalną wydajność. Zajęcia łączą zaawansowaną teorię z praktycznym doświadczeniem na dedykowanym sprzęcie.

Szkolenie jest dedykowane inżynierom ML i specjalistom sprzętowym, którzy chcą optymalizować wydajność modeli deep learning. Jest szczególnie wartościowe dla inżynierów pracujących nad systemami czasu rzeczywistego, specjalistów ds. optymalizacji modeli ML, programistów embedded systems, oraz architektów rozwiązań projektujących systemy AI o wysokiej wydajności. Program jest również odpowiedni dla zespołów wdrażających rozwiązania AI na urządzeniach brzegowych.

1. Podstawy akceleracji DL
• Architektura FPGA dla deep learning
• Toolkit OpenVINO
• Modele obliczeniowe
• Optymalizacja sprzętowa
2. Optymalizacja modeli
• Kwantyzacja i kompresja
• Model optimization techniques
• Cross-platform deployment
• Performance profiling
3. Implementacja na FPGA
• FPGA workflow
• Hardware acceleration
• Resource management
• Debugging i optymalizacja
4. Wdrożenie i integracja
• Deployment scenarios
• System integration
• Performance monitoring
• Production best practices
5. Zaawansowane techniki
• Custom layers
• Multi-device execution
• Pipeline optimization
• Heterogeneous computing

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą posiadać zaawansowane umiejętności w zakresie akceleracji i optymalizacji modeli deep learning. Zdobędą praktyczną wiedzę dotyczącą programowania FPGA, wykorzystania OpenVINO, technik optymalizacji oraz wdrażania zoptymalizowanych modeli. Uczestnicy poznają metody efektywnego wykorzystania sprzętu, techniki debugowania oraz najlepsze praktyki w rozwoju systemów AI o wysokiej wydajności.

Przed rozpoczęciem szkolenia uczestnicy powinni posiadać solidne doświadczenie w deep learning oraz podstawową znajomość architektury komputerów. Wskazana jest również znajomość programowania niskopoziomowego.

Program szkolenia obejmuje zaawansowane tematy związane z akceleracją modeli deep learning. Uczestnicy poznają architekturę FPGA, toolkit OpenVINO, techniki optymalizacji modeli, programowanie sprzętu, zarządzanie zasobami, profilowanie wydajności oraz najlepsze praktyki wdrożeniowe. Szczególny nacisk położony jest na praktyczne aspekty implementacji i optymalizacji modeli na dedykowanym sprzęcie.