【課程】人工智慧邊緣運算實作,用Intel深度學習加速硬體+樹莓派實作影像辨識,讓裝置本身有AI能力 【3/24開課】邊緣運算(Edge Computing)是人工智慧的主流運算方式之一,相較於雲端運算,邊緣運算讓裝置有AI能力,特別適合需要「即時運算」的情境,本課程使用Intel Movidius神經運算棒,結合樹莓派開發板,實作邊緣運算應用。

前導文章

在Raspberry Pi?上執行?Intel? Movidius NCS應用程式

[Movidius神經運算棒]?什麼!用電池就能驅動的深度學習推論引擎?

6個理由,為什麼要來上課?

  • 使用Webcam進行動態影像識別、人臉辨識 。
  • 使用低功耗的嵌入式裝置提供視覺智能 。
  • 學習基礎Linux系統指令,Python 程式語言 。
  • 使用Intel的人工智慧開發套件,實作深度學習應用?。
  • 解決工作上的問題,各行各業都可能需要物聯網裝置進行升級。
  • 認識講師,遇到困難有人回答。書本資料太多、網路上的資料太分散,現場有人教學得快。

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本課程已額滿,歡迎填寫候補表單>>>

【課程內容】

時間:2018/3/24(六) 早上 10:00~下午 17:00,課程重點如下:

● 使用Intel Movidius 神經運算棒

  • Movidius各種AI應用資源與介紹
  • 在電腦上安裝虛擬機與使用Ubuntu
  • 編譯神經網路運算棒(NCS)模型

?● 低功耗嵌入式裝置執行深度學習應用

  • 設定Raspberry Pi 的NCS API
  • 使用Raspberry Pi 進行人臉辨識
  • 使用Raspberry Pi 進行動態影像識別?
課程內容 10:00 ~ 11:00
1.Movidius應用介紹
2.安裝虛擬機/操作Ubuntu 11:00 ~ 12:00
3.編譯NCS網路模型 12:00 ~ 13:00
午餐、交流 13:00~15:00
4.設定Raspberry Pi NCS API
- 人臉辨識 15:00~17:00
5.動態影像識別 17:00~
交流、道別

名額:額滿為止。

費用:早鳥價2,700元,包含午餐,不包含硬體材料

上課材料自備或現場購買,材料可以分開選購(附發票),共6,400元,材料清單如下:

  • Intel Movidius NCS神經運算棒
  • Raspberry Pi 3
  • 16 G microSD卡?
  • 5V3A電源供應器(MicroUSB接頭)
  • 網路攝影機 Logitech C270?
  • USB延長線

地點:Fun101總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

注意事項:

  • 學員當天需自備筆電(Windows / Mac 皆可),教室提供電源插座。
  • Movidius需要Ubuntu作業系統進行編譯,請先於本機下載上課用的Ubuntu作業系統,並請下載虛擬機VirtualBox掛載作業系統檔案,為確保虛擬基執行順暢,請預留12GB以上的硬碟容量空間,8GB記憶體空間。教學團隊提供的虛擬機器映像檔:Ubuntu作業系統(課程相關套件已安裝)

VirtualBox 虛擬機把手安裝教學

主辦單位:

【課程】人工智慧邊緣運算實作,用Intel深度學習加速硬體+樹莓派實作影像辨識,讓裝置本身有AI能力

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Movidius是什麼?

【課程】人工智慧邊緣運算實作,用Intel深度學習加速硬體+樹莓派實作影像辨識,讓裝置本身有AI能力

Movidius是一款隨身碟大小的裝置,插上USB接頭進行運作,以低功耗為基礎,要求能達到高度運算負載的裝置,Intel希望讓使用者在AI運算、高畫質圖像處理、機械視覺、類神經網路等應用有新的解決方案。

根據Google blog 的資料,將Movidius直接接在Raspberry Pi 上就可以提升執行 MobileNets 的效能達 700% ~ 1200%(來源:Movidius github blog)。

使用 Intel? Movidius Neural Compute Stick搭配Raspberry Pi 3執行MobileNets

邊緣計算(Edge computing)

邊緣運算優勢在於減少延遲,並使連線的應用程式更加靈敏。機器學習對於IoT應用程式的激增是增加邊緣運算能力的強大驅動力。裝置不僅需要快速執行複雜的深度學習網路,而且由於許多IoT裝置通過電池供電,所以需要這種方式來降低能耗。這促進了異構計算架構的產生,將多種引擎如CPU、GPU、DSP整合到IoT裝置中,從而將不同的工作負載分配給最有效的計算引擎,從而提高效能並降低能耗。(原文:https://itw01.com/GW7GE9H.html)

邊緣計算目前主要分為三種類型:

1.個人邊緣(Personal Edge):圍繞著個人,隨著智慧家庭設備,數位健康和其他個人穿戴設備的普及,未來會有更多關於此方面的資訊。

2.商業邊緣(Business Edge):目前最受關注的類型,尤其在工業物聯網領域非常重要。許多供應商正在提供這類應用的開發環境,以幫助客戶開發邊緣應用和分析,如Amazon Lambda?和Azure IoT Hub是此類軟體的範例。

3.雲邊緣(Cloudy Edge):從前只是一個沒有任何計算能力的網路邊緣,被稱為PoP(存在的節點,points-of-presence)。根據應用性能和內容傳送的需求,需要在網路邊緣( network edge)中添加應用和數據處理能力。

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上課講師:CAVEDU 團隊介紹

【課程】人工智慧邊緣運算實作,用Intel深度學習加速硬體+樹莓派實作影像辨識,讓裝置本身有AI能力

CAVEDU?是台灣相當重要的機器人教育團隊,並且以出書的方式來推廣 Maker 知識,本身有研發人員,並與 Mediatek、AWS、RS Components 等大廠合作,開發訓練課程與實作專案。

CAVEDU 團隊相當熟悉各式物聯網開發板,除了研發相關專案,也有豐富的教學經驗,與Fun101合作過的課程包括?LinkIt Smart 7688 物聯網實作Arduino物聯網裝置實作樂高EV3機器人實作手機App開發實作等等課程。

▼CAVEDU 教育團隊。

【課程】人工智慧邊緣運算實作,用Intel深度學習加速硬體+樹莓派實作影像辨識,讓裝置本身有AI能力

CAVEDU 是專注於機器人、物聯網、Maker 領域教育的團隊,同時也做出版書籍、技術研發、設備販售。之前在 Fun101進行專訪,可參考「與CAVEDU團隊 阿吉老師,談機器人教育如何養成」一文。

官方網站:http://www.cavedu.com/

提術部落格:http://blog.cavedu.com/

Facebook:https://www.facebook.com/CAVEEducation

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過往實作課程實況

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【注意事項】

  • Fun101(以下稱主辦單位)保有修改活動內容之權力。
  • 如欲取消活動,請務必來電或以 E-Mail方式聯繫客服人員或承辦人員,以做為提出取消參加之表示。已繳費者若無法參加活動,活動舉辦當天0點0分以後提出取消參加者不退費,活動前一天 23:59:59 以前提出取消要求,酌收已付款項之10%做為行政處理費。
  • 本活動以完成付款認定取得報名資格。參加者在課程頁面報名並繳費,若超過48小時付款期限,會將名額讓給其他候補參加者。
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