人工智能、智能制造及工業(yè)4.0

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GPU機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)套件

2020-04-07

一、硬件配置
1. GPU：NVIDIA Pascal，256顆CUDA核心，CUDA10.0
2. CPU：HMP Dual Denver 2/2 MB L2 + Quad ARM A57/2MB L2
3. 視頻：4K x 2K 60Hz編碼，4K x 2K 60HZ解碼
4. 內(nèi)存：8GB 128位LPDDR4，58.3GB/s
5. 顯示接口：2個(gè)DSI，2個(gè)DP接口/HDMI接口/eDP接口
6. 數(shù)據(jù)存儲：32GB emmc、SDIO、SATA
7.  I/O 擴(kuò)展： HDMI2.0 Type A、RJ-45 for GbE、USB2.0、USB3.0
8. 千兆以太網(wǎng)，支持WiFi和藍(lán)牙
9.攝像頭：1080P，30FPS
10. 操作系統(tǒng)：Linux Ubuntu 16.04LTS
二、教學(xué)及軟件資料
1.基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)：
lab1：Jetpack4.2刷機(jī)
lab2：運(yùn)行第一個(gè)tensorflow實(shí)例
lab3：opencv基本用法（視頻處理，濾鏡，色彩空間，直方圖，高斯模糊，邊緣提?。?/div>
lab4：基于Open CV的人物識別算法
lab5：基于dlib 的人臉檢測及畫出輪廓算法
lab6：tensorflow/Keras基礎(chǔ)
Lab7：opencv與dlib對比
lab8：Tensorflow MNIST識別
Lab9：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.實(shí)訓(xùn)案例：
實(shí)訓(xùn)一：自動抓取人臉檢測系統(tǒng)實(shí)訓(xùn)
實(shí)訓(xùn)二：基于opencv（face_recognition）人臉識別實(shí)訓(xùn)
實(shí)訓(xùn)三：會議人臉識別
實(shí)訓(xùn)四：數(shù)字驗(yàn)證碼識別
實(shí)訓(xùn)五：CIFAR-10圖像識別
實(shí)訓(xùn)六：Kaggle 貓狗識別
實(shí)訓(xùn)七：情緒識別，檢測實(shí)訓(xùn)
實(shí)訓(xùn)八：障礙物檢測系統(tǒng)實(shí)訓(xùn)
實(shí)訓(xùn)九：可視化卷積操作實(shí)訓(xùn)
實(shí)訓(xùn)十：SSD-Tensorflow目標(biāo)檢測實(shí)訓(xùn)
實(shí)訓(xùn)十：語音指令識別系統(tǒng)實(shí)訓(xùn)
實(shí)訓(xùn)十一：車牌識別項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)
實(shí)訓(xùn)十二：硬幣分類，計(jì)數(shù)實(shí)訓(xùn)
實(shí)訓(xùn)十三：端到端語音識別
實(shí)訓(xùn)十四：簡易語音識別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
實(shí)訓(xùn)十五：YoLoV3目標(biāo)檢測
實(shí)訓(xùn)十六：Mask-RCNN目標(biāo)檢測
三、公共數(shù)據(jù)集      
提供貓狗、手勢、中英文等10+個(gè)數(shù)據(jù)集，每個(gè)數(shù)據(jù)集包含1~5w張各類圖片或文字。避免用戶花費(fèi)大量的時(shí)間來尋找和清洗數(shù)據(jù)，專注于學(xué)習(xí)和模型開發(fā)，可擴(kuò)展