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視覺(jué) AI：低代碼訓(xùn)練車輛信息檢測(cè) AI 模型

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內(nèi)容

AI 框架眾多，學(xué)哪一個(gè)很讓人頭疼，能否先學(xué)一種框架就可以快速完成 AI 的典型開(kāi)發(fā)？NVIDIA AI 框架 TAO：Train，Adapt，and optimization (TAO) 為您提供了一種更快捷地創(chuàng)建高精確、高性能、領(lǐng)域特定的人工智能模型的方法。

TAO Toolkit 是一個(gè)基于 Python 的工具包，它使開(kāi)發(fā)人員能夠利用 NVIDIA 預(yù)先訓(xùn)練的模型，并為開(kāi)發(fā)人員提供一系列的工具，使流行的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)適應(yīng)他們自己的數(shù)據(jù)，并且能夠訓(xùn)練、調(diào)整、剪枝和導(dǎo)出模型并加以進(jìn)行部署。它還擁有簡(jiǎn)單的接口和抽象 API，提高了深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練工作流的效率。

活動(dòng)亮點(diǎn)：

1. 從頭搭建部署 AI 模型訓(xùn)練框架

2. 詳細(xì)介紹 AI 模型訓(xùn)練流程

3. 提供項(xiàng)目源碼以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)集, 幫助開(kāi)發(fā)者復(fù)現(xiàn)完整過(guò)程

本次活動(dòng)針對(duì)需要進(jìn)行 AI 的 GPU 編程的開(kāi)發(fā)者，通過(guò)本次活動(dòng)，您可以了解到以下內(nèi)容：

• AI 模型訓(xùn)練流程

• 數(shù)據(jù)集預(yù)處理以及數(shù)據(jù)增強(qiáng)的實(shí)現(xiàn)

• NVIDIA TAO Toolkit 的詳細(xì)步驟

• 模型的訓(xùn)練，剪枝，優(yōu)化和導(dǎo)出

• 實(shí)例：利用 NVIDIA TAO 訓(xùn)練多級(jí)網(wǎng)絡(luò)，檢測(cè)車輛信息

日程

12 月 26 日，星期一，2030

演講嘉賓

何琨（Ken He）

NVIDIA 企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)者社區(qū)經(jīng)理，擁有多年的 GPU 和人工智能開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。自 2017 年加入 NVIDIA 開(kāi)發(fā)者社區(qū)以來(lái)，完成過(guò)上百場(chǎng)培訓(xùn)，幫助上萬(wàn)個(gè)開(kāi)發(fā)者了解人工智能和 GPU 編程開(kāi)發(fā)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)，高性能計(jì)算領(lǐng)域完成過(guò)多個(gè)獨(dú)立項(xiàng)目。并且，在機(jī)器人和無(wú)人機(jī)領(lǐng)域，有過(guò)豐富的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。對(duì)于圖像識(shí)別，目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤完成過(guò)多種解決方案。曾經(jīng)參與 GPU 版氣象模式 GRAPES，是其主要研發(fā)者。

參與方式

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