跟英特尔® AI团队一起，

踏上获取免费证书的AI学习之旅！

本期英特尔®人工智能培训课程为期半天，旨在帮助专业开发者搭建深度学习的最佳软硬件架构。课程主题为“从数据中心到边缘端，基于英特尔®架构的最佳路径”，全新的课程内容是由英特尔®位于美国硅谷的顶级AI架构师设计，免费向中国的开发者开放。

完成培训可获取英特尔AI工作坊认证证书：

1. 英特尔AI工作坊认证证书将在活动后一周左右以电子版的形式发放到参加者的报名邮箱；

2. 参加者完成培训，并完成两次签到(入场、终场)即可获取该证书。

参加者要求

• 对人工智能原理、机器学习和深度学习有基本的了解

• 有使用python的编码经验

• 接触过一些不同AI框架–例如Tensorflow*, Caffe*等

• 参加者请携带笔记本电脑，Windows或Mac系统均可

• 报名成功后会收到电子票证，凭票入场

日 期

2019年6月15日 13:00-17:00

地 点

腾讯众创空间（成都）路演厅

成都高新区天府三街腾讯大厦B座8F

议程安排

13:00-13:30

签到

13:30-15:00

讲座&工作坊

15:00-15:15

茶歇

15:15-17:00

工作坊&答疑

导师介绍

马晓玮 (Chris)

Chris在英特尔担任技术方案解决工程师一职，主要针对英特尔软硬件提供AI方案的技术优化和支持。他有14年IT从业的工作经验， 其中3年的大数据、机器学习、深度学习等实战经验。目前正在参与项目有英特尔AI Builder ，旨在帮助中小企业优化和部署基于英特尔AI技术的解决方案。此外还参与过英特尔 AI开发者大会、上海交通大学人工智能创新课程及珠海师资培训等线上、线下AI教学培训活动。

斯卓伟 (James)

James Si在英特尔研发公司中担任技术咨询工程师的职位，主要负责英特尔AI Frameworks相关技术和解决方案的支持，在AI on IA，AI on HPC等相关领域有良好的经验， 并和很多国内致力于推动AI发展的互联网公司合作并取得了不错的合作效果。

报 名

点击链接

或活动行搜索“Intel AI 开发者培训会 | 如何创建世界级人工智能项目？”

即可报名

https://www.huodongxing.com/event/3494018147800?utm_source=%E4%B8%BB%E9%A1%B5&utm_medium=banner_610824086145&utm_campaign=homepage&qd=6628363043952&type=SITE_BANNER_AD_CLICK

课程目标

•了解英特尔®人工智能产品组合并学习如何用其解决深度学习问题

•准备模型训练数据集- 数据预处理与数据增强技巧

•框架选择的决策方法

•网络（拓扑）选择的决策方法

•使用英特尔®优化版Tensorflow* 训练深度学习模型

•使用英特尔® OpenVINO™ 工具包将训练好的模型进行部署和推理

课程介绍

本次AI培训课程将使用基于英特尔® AI可扩展处理器的产品组合和优化的软件在实践动手中学习数据科学处理流程，通过解读企业级图像分类的代码案例来学习模型训练和部署环节中需要考虑的参数以及运行程序时最佳软硬件配置，包含CPU、集成图形显卡、英特尔® Movidius™神经计算棒等，具体内容包括：

• 数据集准备

• 框架选择

• 网络架构

• 软件优化

• 模型训练

• 推理

学习目标

使用英特尔软硬件的产品组合来演示数据科学处理流程

• 现场实操构建深度学习模型并部署到边缘端

• 解决企业级图像分类问题

• 对VMMR（车辆制造商和型号识别）数据集进行探索性数据分析

• 选择框架和网络

• 训练模型–获取训练网络的图和权重

• 部署模型到CPU、集成图形显卡和英特尔® Movidius™神经计算棒

培训大纲

1. 英特尔的人工智能产品组合

• 硬件：从训练到推理，重点关注第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器

• 软件：针对英特尔架构优化的框架、库和工具

• 社区资源：英特尔开发者社区资源

2. 对数据探索分析

• 获取数据集

• 可视化数据分布

• 减少数据并解决不平衡问题

3. 训练模型

• 基础设施：英特尔® DevCloud、亚马逊云服务（AWS）

• 流程：数据集的准备和可视化，模型训练前数据预处理；超参数调整、训练和验证

4. 模型分析

• 检查模型得分

• 比较结果

• 超参数调整

• 选择模型获胜者或返回训练

5. 边缘部署/推理

• 英特尔® OpenVino™ 工具包简介–功能和优势

• 模型用法

• 模型优化器–优化模型，生成中间表示（IR）文件，以此来预建和定制模型

• 推理引擎–模型部署到CPU、集成GPU、FPGA或英特尔® Movidius™神经计算棒

[责任编辑：快讯]