课程介绍
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讲师介绍

  • 手写AI(涉及tensorRT部署,NLP,CV,机器人技术,SLAM等AI技术)

  • 课程详情

    团队

    希望,14年工作经验的算法工程师,对算法部署具有丰富的经验,tensorRT_Pro和trtpy项目的作者。

    课程内容

    本课程讲解tensorRT基础到高级知识,内容从专门设计的精简CUDA开始,到tensorRT基础,再到tensorRT高级项目实战。涉及tensorRT相关的方方面面,一步一步推进学习。

    本课程划分为四部分:

    第一部分精简CUDA-驱动API:学习CUDA驱动API的使用,错误处理方法,上下文管理方法,了解驱动API所处位置,CUDA的开发习惯

    第二部分精简CUDA-运行时API:学习CUDA运行时API的使用,力求精简,力求够用,学会编写核函数加速模型预处理(仿射变换),学习yolov5的后处理加速方法,共享内存的使用

    第三部分tensorRT基础:学习tensorRT的模型编译、推理流程,onnx解析器的使用,学习onnx的结构和编辑修改方法,学习int8量化,插件开发流程,简化的插件开发方法,学习动态shape的应用

    第四部分tensorRT高级:以项目驱动,学习大量具体的项目案例(分类器、目标检测、姿态检测、场景分割、道路分割、深度估计、车道线检测、huggingface、insightface、mmdetection、onnxruntime、openvino),学习针对深度学习需要的封装技术、多线程技术、框架设计技术

    本课程高性能部署项目实践举例:

    以下图片是tensorRT高性能部署项目演示图,alphapose, yolo, insightface, unet, token_classification, 旋转框检测,车道线检测与深度估计

    发票事宜

    【请仔细阅读】
    尊敬的客户,感谢您对我们产品的关注和支持。我们很高兴向您介绍我们的产品,但需要说明的是,本产品不含发票。

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    我们非常重视客户的权益和利益,希望您明确了解这一点。如果您需要购买我们的产品并开具发票,请务必知晓并配合支付相应的税费。如有任何疑问,欢迎随时联系我们。再次感谢您的支持和配合。

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