Это было круто!
Спасибо, что пришли вчера на лекцию! Вы молодцы! Потому что вечером рабочего дня образовывались, были включены и задавали интересные вопросы!🎓
Отдельное спасибо за доверие к нашей команде тем, кто уже присоединился к курсу “Ускорение нейросетей”, который мы представили вчера на встрече!
Если вы тоже хотите повысить свою экспертизу и ценность как DL-инженера, научиться ускорять нейросети, экономить компаниям ресурсы и создавать приложения для edge-девайсов и смартфонов — присоединяйтесь к курсу по ранним условиям!
⚡️ Наша программа разделена на 2 блока:
1️⃣ Методы ускорения нейронных сетей
— Distillation
— Pruning
— Matrix Decomposition
— Low-Precision Computing
— Neural Architecture Search (NAS)
2️⃣ Инференс на железе
— CPU. x86 (Intel)
— CPU. Android (ARM)
— CPU. Микроконтроллеры
— GPU
— NPU
В первой части вы научитесь комбинировать методы для ускорения сверточных и трансформер-подобных архитектур.
А во второй использовать особенности железа и инференс-фреймворков (OpenVino, ONNX Runtime, TensorRT, NNApi) для оптимальной утилизации вычислителей.
10 недель
10 zoom-лекций
10 заданий
10 спикеров
∞ поддержки на встречах и в чате
+ возможность взять академ до следующего старта
+ доступ к новым лекциям 2-х следующих потоков🔥 действует только сейчас!
23 февраля будет повышение цены, успевайте оплатить или внести предоплату, чтобы зафиксировать скидку!
Подробнее о программе, спикерах и скидках на сайте программы — присоединяйтесь к обучению!
Спасибо, что пришли вчера на лекцию! Вы молодцы! Потому что вечером рабочего дня образовывались, были включены и задавали интересные вопросы!
Отдельное спасибо за доверие к нашей команде тем, кто уже присоединился к курсу “Ускорение нейросетей”, который мы представили вчера на встрече!
Если вы тоже хотите повысить свою экспертизу и ценность как DL-инженера, научиться ускорять нейросети, экономить компаниям ресурсы и создавать приложения для edge-девайсов и смартфонов — присоединяйтесь к курсу по ранним условиям!
— Distillation
— Pruning
— Matrix Decomposition
— Low-Precision Computing
— Neural Architecture Search (NAS)
— CPU. x86 (Intel)
— CPU. Android (ARM)
— CPU. Микроконтроллеры
— GPU
— NPU
В первой части вы научитесь комбинировать методы для ускорения сверточных и трансформер-подобных архитектур.
А во второй использовать особенности железа и инференс-фреймворков (OpenVino, ONNX Runtime, TensorRT, NNApi) для оптимальной утилизации вычислителей.
10 недель
10 zoom-лекций
10 заданий
10 спикеров
∞ поддержки на встречах и в чате
+ возможность взять академ до следующего старта
+ доступ к новым лекциям 2-х следующих потоков
23 февраля будет повышение цены, успевайте оплатить или внести предоплату, чтобы зафиксировать скидку!
Подробнее о программе, спикерах и скидках на сайте программы — присоединяйтесь к обучению!