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小迈步系列直播课程 | 小迈步第二课:MATLAB深度学习之树莓派与 GPU 应用

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MATLAB 基础讨论
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发表于 2019-3-18 10:42:56 | 显示全部楼层 |阅读模式

                               
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深度学习在训练阶段常用 GPU 来加速,在推断阶段可以用 CPU、GPU、FPGA 等硬件实现。在计算资源有限的树莓派(Raspberry Pi)上如何运行复杂的深度神经网络?对CUDA 代码一无所知,如何玩转NVIDIA GPU?

本次微直播紧跟“小迈步第一课:MATLAB深度学习入门课堂(点击回顾)”,通过具体 MATLAB 代码演示与操作,带领大家学习在树莓派 ARM CPU 和 NVIDIA GPU 上实现深度学习物品识别。

本次课堂,您将会学习如何将预训练网络自动生成 C++ 或者 CUDA 代码,跨越手写代码的障碍。你还将学会如何使用 MATLAB 快速对树莓派编程,我们将从如何下载和设置 MATLAB 对树莓派硬件的支持包开始,到如何使用网络摄像头给大家进行详细的讲解。

时间:2019 年 3 月 26 日  19:30  微信直播

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课程相关技术问题可以在这里跟帖提问,演讲嘉宾会在直播结束一周内持续在本贴中为大家解答。

主讲人:
阮卡佳,MathWorks 中国高校团队高级工程师,毕业于浙江大学和伦敦帝国理工学院,在MATLAB 数据科学、Simulink 建模仿真、以及自动代码生成领域有多年工作经验;曾就职于 Altera (Intel FPGA)和 Nortel Networks。

课程内容:

1. 课程准备篇
  • 基于项目学习与有趣实例
  • 树莓派、NVIDIA GPU 与 MATLAB 连接
  • 自动售卖机实例:在 CPU 和 GPU 上运行深度神经网络,实现商品识别

2. 前期“深度学习入门”小迈步课堂回顾
  • 迁移学习的力量
  • 轻量级 CNN 模型之 SqueezeNet
  • 使用 GPU,训练新网络

3. 在树莓派上实现物品识别
  • MATLAB 嵌入式代码生成技术
  • 将 SqueezeNet 生成 C++代码
  • 构建基于 ARM Compute Library 的可执行程序
  • 物品识别与效率评测

4. 在 NVIDIA GPU 上实现物体识别
  • 连接 MATLAB 与网络摄像头
  • SqueezeNet 自动 CUDA 代码生成
  • 实时图像捕捉与识别

课前准备:


课程技术文档:
1. 树莓派:https://www.mathworks.cn/help/releases/R2018b/coder/ug/deep_learning_prediction_with_arm_compute.html
2. GPU:
https://www.mathworks.cn/help/releases/R2018b/gpucoder/examples/code-generation-for-deep-learning-networks.html


演示代码包下载(树莓派+ GPU):
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发表于 2019-3-26 20:04:58 | 显示全部楼层
参加一下,好课程
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发表于 2019-3-26 20:06:20 | 显示全部楼层
讲的很好!!

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发表于 2019-3-26 20:33:02 | 显示全部楼层
支持一下

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发表于 2019-3-26 20:53:50 | 显示全部楼层
学习学习学习学习学习学习

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发表于 2019-3-26 21:14:05 | 显示全部楼层
学习了小迈第二课,不错,
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发表于 2019-3-26 21:40:32 | 显示全部楼层
今天上了一节课,感觉很有收获,老师讲的很清楚很有感染力。
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发表于 2019-3-26 21:45:09 | 显示全部楼层
好好学习,感谢分享
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发表于 2019-3-26 21:57:52 | 显示全部楼层
冒个泡

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发表于 2019-3-26 22:44:56 | 显示全部楼层
谢谢
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