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視覺 AI：低代碼訓練車輛信息檢測 AI 模型

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內(nèi)容

AI 框架眾多，學哪一個很讓人頭疼，能否先學一種框架就可以快速完成 AI 的典型開發(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 是一個基于 Python 的工具包，它使開發(fā)人員能夠利用 NVIDIA 預(yù)先訓練的模型，并為開發(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)，并且能夠訓練、調(diào)整、剪枝和導出模型并加以進行部署。它還擁有簡單的接口和抽象 API，提高了深度學習訓練工作流的效率。

活動亮點：

1. 從頭搭建部署 AI 模型訓練框架

2. 詳細介紹 AI 模型訓練流程

3. 提供項目源碼以及訓練數(shù)據(jù)集, 幫助開發(fā)者復(fù)現(xiàn)完整過程

本次活動針對需要進行 AI 的 GPU 編程的開發(fā)者，通過本次活動，您可以了解到以下內(nèi)容：

• AI 模型訓練流程

• 數(shù)據(jù)集預(yù)處理以及數(shù)據(jù)增強的實現(xiàn)

• NVIDIA TAO Toolkit 的詳細步驟

• 模型的訓練，剪枝，優(yōu)化和導出

• 實例：利用 NVIDIA TAO 訓練多級網(wǎng)絡(luò)，檢測車輛信息

日程

12 月 26 日，星期一，2030

演講嘉賓

何琨（Ken He）

NVIDIA 企業(yè)級開發(fā)者社區(qū)經(jīng)理，擁有多年的 GPU 和人工智能開發(fā)經(jīng)驗。自 2017 年加入 NVIDIA 開發(fā)者社區(qū)以來，完成過上百場培訓，幫助上萬個開發(fā)者了解人工智能和 GPU 編程開發(fā)。在計算機視覺，高性能計算領(lǐng)域完成過多個獨立項目。并且，在機器人和無人機領(lǐng)域，有過豐富的研發(fā)經(jīng)驗。對于圖像識別，目標的檢測與跟蹤完成過多種解決方案。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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