Практикум под руководством инструктора
Глубокое обучение для интеллектуального видеоанализа 

На этом практикуме вы узнаете, как построить модели обнаружения и отслеживания объектов для анализа данных из крупных видео с помощью технологии NVIDIA DeepStream. Вы получите доступ к практическим заданиям по построению, обучению и развертыванию моделей глубокого обучения для анализа камер наблюдения за парковкой с системой управления движением с аппаратным ускорением. В конце семинара вы получите доступ к дополнительным ресурсам для самостоятельного проектирования и развертывания приложений для интеллектуального видеоанализа (IVA).

Цели обучения


На этом практикуме вам предстоит:
  • Понять нормализацию данных, аннотации и редактирование метаданных в приложениях IVA.
  • Перебирать видеоданные и выполнять ввод необработанных данных в базовые модели.
  • Развернуть модели глубокого обучения для приложений для точного и эффективного обнаружения и отслеживания объектов
  • Ускорить разработку IVA-приложений с помощью фреймворка DeepStream

Скачать описание практикума (PDF, 291 KБ)

Краткое описание практикума

Введение
(15 мин)
  • Знакомство с инструктором
  • Создание аккаунта на courses.nvidia.com/join
Обнаружение объектов для интеллектуального видеоанализа (IVA)
(120 мин)
  • Узнайте об основных методах обнаружения объектов в IVA-приложениях, а также предварительных этапах обработки необработанных данных и форматирования метаданных
  • Получите практический опыт работы с API для обнаружения объектов
  • Узнайте, как измерять точность и производительность моделей, используя метрики ntersection over union (IoU).
Перерыв (60 мин)
Использование переноса обучения и методов отслеживания множественных объектов в IVA
(120 мин)
  • Ознакомьтесь с деталями тонкой настройки приложения IVA и узнайте о результатах моделирования
  • Измерьте и визуализируйте производительность модели
  • Узнайте, как детекторы объектов могут быть загружены в приложение IVA
Перерыв (15 мин)
Развертывание приложения с помощью NVIDIA DeepStream
(120 мин)
  • Узнайте, как развернуть модели для интеллектуальной видеоаналитики в готовый к использованию конвейер обработки видео с помощью DeepStream
  • Узнайте об основах создания надежных умных городских приложений
  • Узнайте, как легко подключить несколько моделей инференса, и изучите методы визуализации данных инференса.
Окончательный анализ
(15 мин)
  • Еще раз ознакомьтесь с основными выводами и ответьте на вопросы
  • Завершите тестирование и получите сертификат
  • Пройдите опрос
 

Информация о практикуме

Продолжительность: 8 часов

Цена: для уточнения стоимости свяжитесь с нами. 

Необходимые требования:

  • Опыт работы с глубокими нейронными сетями (в частности, со сверточными нейронными сетями)
  • Средний опыт программирования на C и Python

Технологии: TensorFlow, DeepStream 3.0

Сертификат: После успешного завершения тестирования участники получат сертификат NVIDIA DLI для подтверждения своей квалификации и дальнейшего карьерного роста.

Аппаратные требования: ПК или ноутбук с поддержкой последней версии Chrome или Firefox. Каждому участнику будет предоставлен доступ к полностью настроенному облачному серверу с ускорением на GPU.

Языки: английский, корейский, традиционный китайский

У вас возникли вопросы?