Edge-KI und Inferenz-Optimierung mit dem OpenVINO Toolkit. Intel bietet Self-Paced-Kurse für Entwickler und Datenwissenschaftler, die KI-Modelle auf Edge-Geräten und heterogener Hardware (CPU, GPU, FPGA) deployen möchten.
Empfohlene Vorkenntnisse
Python-Kenntnisse und Grundlagen von Machine Learning sind empfohlen.
Was Sie lernen werden
- KI-Modelle mit dem OpenVINO Toolkit für Edge-Geräte optimieren.
- Heterogenes Computing mit oneAPI auf CPUs, GPUs und FPGAs nutzen.
- Deep Learning und Computer Vision auf Intel-Hardware anwenden.
- Anomalie-Erkennung und NLP-Grundlagen beherrschen.
- KI für Robotik und IoT-Anwendungen einsetzen.
Plattform
Intel Developer Zone (intel.com/developer) mit Self-Paced-Kursen, technischer Dokumentation und ergänzenden Materialien auf Kaggle.
