利用 NVIDIA TAO Toolkit 和 Deep stream 快速搭建車輛信息識別系統(tǒng)

內(nèi)容

從零開始創(chuàng)建一個 AI 模型來解決一個業(yè)務(wù)問題通常會花費(fèi)大量的時間與精力。遷移學(xué)習(xí)是一種流行的技術(shù)，可以用來從現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中提取學(xué)習(xí)到的特征到新的模型中。NVIDIA TAO Toolkit 是一個 AI 工具包，它提供了 AI/DL 框架的現(xiàn)成接口，使您能夠更快地構(gòu)建模型，而不需要編碼。

DeepStream 是一個用于構(gòu)建人工智能應(yīng)用的流媒體分析工具包。它采用流式數(shù)據(jù)作為輸入，并使用人工智能和計算機(jī)視覺理解環(huán)境，將像素轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)。DeepStream SDK 可用于構(gòu)建視覺應(yīng)用解決方案，用于智能城市中的交通和行人理解、醫(yī)院中的健康和安全監(jiān)控、零售中的自助檢驗(yàn)和分析、制造廠中的組件缺陷檢測等

本次在線研討會主要針對有人工智能開發(fā)需求的開發(fā)者，通過本次在線研討會，您可以學(xué)習(xí)以下內(nèi)容：

介紹 TAO Toolkit 的獨(dú)到特性

介紹 NVIDIA Deepstream 的最新特性

利用 TAO Toolkit 豐富的預(yù)訓(xùn)練模型庫，快速訓(xùn)練屬于自己的模型

直接利用 TAO Toolkit 的預(yù)訓(xùn)練模型和 Deepstream 部署您自己的應(yīng)用

原文標(biāo)題：一周預(yù)告丨本周 NVIDIA 在線研討會精彩亮點(diǎn)搶先看

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