•  課程目標

  本課程基于威視銳EagleGo平臺，軟件部分Caffe深度學習框架，配置GPU訓練設計好的網絡，將網絡參數提取并定點化，導入SDSoc開發平臺進行硬件加速。

•  師資團隊

• 華清創客企業內訓講師，均是來自各個領域的資深專家，均擁有6年以上大型項目經驗。

•  培養對象

  學員學習本課程應具備下列基礎知識：
  ①有verilog 或 C語言基礎；
  ②了解卷積神經網絡；

•  培訓方式

第一種：講師面授
課時：共5天，每天6學時，總計30學時
◆費用：6000元
◆外地學員：代理安排食宿（需提前預定）

第二種：線上直播授課
直播課時：共10天，每天3學時，總計30學時；
輔導：授課期間，輔導老師每天有1小時的輔導直播
◆費用：6000元

第三種：企業訂制培訓
課時：根據訂制的大綱確定課時
費用：根據課程難度，每課時1500~3000元

• •  質量保證

    1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在下期培訓班中重聽；

    2、培訓結束后免費提供一個月的技術支持，充分保證培訓后出效果；

    3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

  •  課程大綱

    
    

    第一部分深度學習基礎知識             

         1. 深度學習簡介  

         2. 卷積層結構       

         3. 池化層結構       

         4. 網絡初始化參數含義       

     

    第二部分搭建深度學習訓練環境             

         1. Caffe環境搭建  

         2. 基于Cifar10的網絡進行測試環境 

         3. Python環境設置

        

    第三部分設計自定義網絡                  

         1. 10分類網絡設計       

         2. 生成網絡結構文件及初始參數文件       

         3. 使用數據集進行訓練       

         4. 使用Python接口進行對網絡模型進行測試 

     

    第四部分網絡參數導出和優化                  

         1. Python 導出網絡參數接口講解       

         2. 參數定點化優化方法以及對精度影響的講解       

         3. C語言實現卷積神經網絡

     

    第五部分硬件加速器設計和優化             

         1. 講解SDSoc支持的#pragma約束    

         2. 流水線設計和并行DSP加速器設計       

         3. 加速前后性能評估對比  

         5. 使用網絡截取圖片進行分類測試