图像识别太难?试试NVIDIA的交互式开源GPU训练平台DIGITS

2018 年 10 月 19 日 AI前线
编辑 | Vincent
AI 前线导读:自从深度学习被提出以来,它已经在图像分类、目标识别、图像分割等领域获得广泛的应用与关注,无论你是人工智能领域的新手还是老炮儿,深度学习都将是你必学的一课。但是,深度学习框架之复杂,调参之繁琐让不少研究人员头疼不已,那么有没有一种方法既能够让菜鸟快速上手,又能够让老炮儿轻松减少工作量呢?

更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front)

深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。NVIDIA 英伟达研发的图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU),无疑为深度学习的发展提供了强有力的硬件支撑。

而 NVIDIA 英伟达开发的深度学习训练系统(NVIDIA Deep Learning GPU Training System, 简称:DIGITS)则更是为深度学习研究者们减轻了学习与工作的压力。

面对众多的深度学习开发框架,你是不是深陷安装配置深度学习开发框架环境中,是不是苦于码代码、调试改 Bug 中。

那么,今天你将发现,世界上还有一款超级简单易用的深度学习平台工具,是的,这就是 DIGITS。说到底,DIGITS 是对现有流行深度学习开发框架的最高级的抽象封装,你所需做的只不过是点点按钮、改改参数,就能轻松实现基于深度学习模型的图像分类、目标检测、分割等任务,并以图形界面的方式展现出来。

AI 前线联合 NVIDIA 开发者社区为各位带来一场 DIGITS 平台的深度使用在线学习课程!分分钟轻松上手 DIGITS,让你从菜鸟变老炮,老炮变大神!

课程时间

10 月 22 日(周一) 晚上 8:00-9:30

课程形式

在线直播

课程介绍

NVIDIA 的交互式开源 GPU 训练平台 DIGITS 内部封装了 CAFFE/Torch/TensorFlow 框架,开发人员可以直接使用 DIGITS 训练出基于 CAFFE/Torch/TensorFlow 框架的模型而不需要学习 CAFFE/Torch/TensorFlow 的编程语言,DIGITS 同时提供编程入口,方便用户导入自己编写的标准 CAFFE/Torch/TensorFlow 网络代码。

您可以通过下面课程深度了解 DIGITS:  

  • DIGITS  诞生背景及功能简介

  • DIGITS  的训练数据集导入

  • DIGITS  的基本模型训练操作:图片分类

  • DIGITS  用于目标检测

  • DIGITS  用于图像分割

  • DIGITS  迁徙学习的使用

  • DIGITS  Plugin 的使用

学完这些内容,你将可以自己使用 DIGITS,轻松实现图像分类、目标识别、图像分割等操作,让你的深度学习研究更上一层楼!

如何报名

点击【阅读原文】,立即报名参加!

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NVIDIA(全称NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,发音:IPA:/ɛnvɪdɪə/,台湾官方中文名为輝達),创立于1993年4月,是一家以设计显示芯片和芯片组为主的半导体公司。NVIDIA亦会设计游戏机核心,例如Xbox和PlayStation 3。NVIDIA最出名的产品线是为个人与游戏玩家所设计的GeForce系列,为专业工作站而设计的Quadro系列,以及为服务器和高效运算而设计的Tesla系列。 NVIDIA的总部设在美国加利福尼亚州的圣克拉拉。是一家无晶圆(Fabless)IC半导体设计公司。"NVIDIA"的读音与英文"video"相似,亦与西班牙文evidia(英文"envy")相似。现任总裁为黄仁勋。
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