報名 | 實戰！教你部署一輛高速目標檢測Jetbot智能小車 — 英偉達公開課

liming 2020-03-20 09:56:21 來源：量子位

位來 發自 中關村
量子位 編輯 | 公眾號 QbitAI

2月27日起，英偉達x量子位發起了3期線上直播，與大家分享遷移式學習下的圖像處理。

2月27日第一期課程，主題是利用 NVIDIA 遷移式學習工具包和Deepstream實現實時目標檢測，英偉達的分享嘉賓與開發者朋友線上交流了如何調用預訓練模型、實現目標檢測。

>>直播回放：https://info.nvidia.com/272903-ondemand.html

>>PPT：https://www.nvidia.cn/content/dam/en-zz/zh_cn/assets/webinars/2020/feb27/TLT–2020.02.27.pdf

3月12日第二期課程，主題是利用TensorRT 7.0部署高速目標檢測引擎，介紹了TensorRT 7.0的特性，并live coding展示了如何加速學習任務。

>>直播回放鏈接：https://info.nvidia.com/291730-ondemand.html

>>PPT：https://www.nvidia.cn/content/dam/en-zz/zh_cn/assets/webinars/2020/mar12/dev/TLT–2020.03.12.pdf

下周四（3月26日）第三期課程已開始報名，歡迎感興趣的開發者朋友報名參與。

第三期公開課介紹

主題:?利用遷移式學習工具包加速Jetbot智能小車的推理引擎部署

時間：3月26（周四）20:00-21:30

環節：直播講解+線上答疑

分享內容：

本次在線研討會主要針對人工智能和深度學習的開發者，課程將介紹如何快速部署一個Jetbot智能小車，并將NVIDIA遷移式學習工具包構建的引擎部署在Jetbot上。

通過本次在線研討會，你可以獲得：

? 利用NVIDIA遷移式學習工具包構建SSD目標檢測網絡的推理引擎

? 將推理引擎遷移到以NVIDIA Jetson NANO為核心的Jetbot智能小車上

? 在Jetbot智能小車上部署推理引擎

主講嘉賓

何琨（Ken He），NVIDIA開發者社區經理。擁有多年 GPU 和人工智能開發經驗。在人工智能、計算機視覺、高性能計算領域曾經獨立完成過多個項目，并且在機器人和無人機領域，有豐富的研發經驗。曾針對圖像識別，目標的檢測與跟蹤等方面完成多種解決方案，作為主要研發者參與GPU 版氣象模式 GRAPES。

報名方式

添加小助手微信（qbitbot12），備注“英偉達”，將于3天內邀請你加入微信群，歡迎大家進群與何琨老師交流~

也歡迎大家分享給好友一起聽課~