Entendimento na prática do uso de Inteligência Artificial com Visão Computacional. Veremos nesta apresentação o uso de técnicas de visão computacional...
Obra em que Lucia Santaela nos leva através do tempo para entendermos o vasto caminho das artes e entender o porquê acaba sendo impossível elas não se convergirem.
Oqosfz - rk
Descrição completa
Descrição: homens de sucesso
Descrição: Oqosfz - rk
o que fazer para acabar com as espinhas, como acabar com cravos e espinhas, como acabar com espinhas no rosto, como tirar marcas de espinhas, como tirar espinhas em um dia, como tirar e…Descrição completa
Catálogo da exposição Com que Roupa Eu Vou na Casa Fiat de Cultura
Darrell Huff mostra nesse divertido e elucidativo livro, como números, gráficos e pesquisas podem ser manipuladas em prol da criação de verdades completamente infundadas.
Descrição: Darrell Huff mostra nesse divertido e elucidativo livro, como números, gráficos e pesquisas podem ser manipuladas em prol da criação de verdades completamente infundadas.
Como falar com pessoas desconhecidas.Descrição completa
Descripción: Monografía sobre Robótica e Inteligencia Artificial
Monografía sobre Robótica e Inteligencia Artificial
Descrição completa
Descripción completa
Pra Que Discutir Com MadameDescription complète
Descrição completa
Sheet MusicDescription complète
Alessandro de Oliveira Faria (A!"#O$
As máquinas que enxergam com visão computacional e VPU/GPU.
●
●
●
●
●
●
●
●
●
Autodidata, pesquisador e sócio fundador da NETi/OITI Tecnologia. Tecnologia: 198 co! 11 anos de idade . "#, $% e &io!etria desde 1998. Neurotecnologia desde '((9. )ais de 8( palestras !inistradas. 11 artigos i!pressos pu&licados. 11* artigos no %i+a o #inu. E!&aiador open"-"E A!erica #atina. )e!&ro oficial: O$A #inu )oillians Open"-"E O0asp A2 Open$% 3rea 1 4ac5er"pace. ●
●
●
●
●
●
●
Demanda tempo real;
●
Ruído;
●
Ambiguidade;
●
Custo computacional;
●
Evolução device.
GPU não é CPU A principal di%eren&a' a capacidade da PU executar qualquer processamento' entretanto o processamento da PU voltado aos grá%ico lento. A GPU %oi pro)etada inicialmente apenas para reali*ar o processamento grá%ico. A GPU apresenta desempen+o incomparável em cálculos de ponto flutuante . A PU concentra várias tare%as. tare%as. "le cuida de atividades atividades simples' como o carregamento carregamento dos aplicativos (delegando a&,es para mem-ria A' 01' c+ip de rede e placa de v2deo$' at as situa&,es mais complexas e tam3m acesso a !4O5. PU menos n6cleos e cloc7s mais elevados' GPU m6ltiplos n6cleos e cloc7s menores (mas apresentam desempen+o incr2vel para cálculos de ponto %lutuante$.
Programação Multinuclear Programa&ão multinuclear são alternativas 8s t+reads que proporcionam tempos de iniciali*a&ão e encerramento mais rápidos' mel+or distri3ui&ão de carga' mel+or aproveitamento dos recursos dispon2veis e um n2vel alto de a3stra&ão. Alternativas 4ntel9 :+reading !uilding !loc7s (4ntel9 :!!$ e OpenP são tcnicas/modelos tcnicas/modelos de programa&ão que 3aseados em tare%as.
// loop serial for (int i = 0; i < 10000; ++i) a[i] = f(i) + g(i); // loop paralelo tbb::parallel_for( 0, 10000, [&](int i) { a[i] = f(i) + g(i); } );
IPP/MKL A 3i3lioteca 4PP (Primitivos de Per%ormance 4ntegrada$ dos processadores 4ntel apresenta grandes gan+os de per%ormance quando o pro3lema proposto processamento de imagem. Utili*a instru&,es dos processadores com AV;< e 55" assim aumentando muito o desempen+o. =a a 3i3lioteca >#' uma excelente op&ão para processamento de imagens pelo simples motivo' %oi criada para aplica&,es de alta per%ormance computacional (0P$' ideal para utili*a&ão de rotina matemáticas (:rans%ormada de Fourier' Fourier' ?lge3ra #inear' alculo com Vetores e atri*$.
Cuda A computa&ão paralela uma alternativa e%ica* para agili*ar enorme processamentos. Cuando possu2mos uma tare%a muito grande e complexa para ser resolvida' aca3amos dividindo-a em afazeres menores e mais %áceis de serem terminados. U1A possi3ilita o uso de computa&ão paralela. A principal o3)etivo tornar dispon2vel os poderes da (GPU$ para reali*ar algumas opera&,es extremamente mais rápidas. Ou se)a' tornar capa* de tra3al+ar com aplica&,es não grá%icas' como so%tDares de criptogra%ia e simula&,es 3iol-gicas (Operações Aritméticas Aritméticas em Ponto Flutuante$.
CuDNN N!IDI" CUD"# Dee$ Neural Networ% li&rar'
A cuDNN cuDNN é uma biblioteca que utiliza a GPU para acelerar cálculos matemáticas nos aprendizados de Deep Learning, tornando assim possível o uso desta tecnologia por desenvolvedores nível mais alto em aplica!es de aprendizado de maquina"
!"#o$ +% !$a_'01_*-_lin%rn /!$a_'01_*-_lin%rn .sing less to ie t"e .23 4o 5o a!!ept t"e preiosl5 rea$ .236 a!!ept/$e!line/7it: a!!ept 8nstall 98483 3!!elerate$ rap"i!s 4rier for 2in%%'_ *-6 (5)es/(n)o/(7)it: no
8nstall t"e >.43 '0 ?ool@it6 (5)es/(n)o/(7)it: 5es nter ?ool@it 2o!ation [ $efalt is /sr/lo!al/!$a'0 /sr/lo!al/!$a'0 ]: ]: 4o 5o ant to install a s5#boli! lin@ at /sr/lo!al/!$a /sr/lo!al/!$a6 6 (5)es/(n)o/(7)it: 5es 8nstall t"e >.43 '0 Aa#ples6 (5)es/(n)o/(7)it: 5es nter >.43 Aa#ples 2o!ation [ $efalt is /root ]: /$a$os/!$a 8nstalling t"e >.43 ?ool@it in /sr/lo!al/!$a'0 B
OpenVE @.. OpenV a principal 3i3lioteca de c-digo a3erto para a visão computacional' processamento de imagem e aprendi*agem de máquina' disponi3ili*a a acelera&ão de calculo por GPU (util para em tempo real$ e agora um novo m-dulo de dnn (deep learning$.
!#a@e
4>K3L_E.824_?GC=Felease M 493E2_AN=H9 493E2_AN =H9 M 493E2_AA=0 493E2_AA =0 M 493E2_AA-=0 493E2_AA=0
!#a@e 4>K3L_E.824_?GC=Felease M 4O8?D_8CC=H9 4O8?D_8CC =H9 M 4O8?D_?EE=H9 4O8?D_?EE =H9 M
4O8?D_>.43=H9 4O8?D_>.43 =H9 M 493E2_P3A?_K3?D=H9 493E2_P3A?_K3?D =H9 M 4>.43_P3A?_K3?D=H9 4>.43_P3A?_K3?D =H9 M 4O8?D_>.E23A=H9 4O8?D_>.E23A =H9 M
493E2_AA 493E2_ AA=H9 =H9 M 493E2_AA-=H9 493E2_AA=H9 M 493E2_AA*=H9 493E2_AA* =H9 M 493E2_AAA*=H9 493E2_AAA* =H9 M 493E2_AA1=H9 493E2_AA1 =H9 M 493E2_AA-=H9 493E2_AA=H9 M
493E2_3N 493E2_ 3N=H9 =H9 M 493E2_3N-=H9 493E2_3N=H9 M;
Diferença (N" DNN Inteligência artifcial é o uturo. Inteligência artifcial é fcção científca. Inteligência artifcial é parte da nossa vida vida no dia a dia.
O acelerado crescimento deve se as GPU e a grande massa de dados dispon2veis na internet.
Mac)ine Learning Utili*a algoritmos para a coleta de dados' esta coleta deve ser
e%etuada por especialistas em visão computacional (para con%igurar os atri3utos relevantes da imagem$. 1urante o recon+ecimento uma o3stru&ão do o3)eto deriva em erros e diminui&ão da assertividade. Dee$ Learning Os algoritmos demandam muito menos preocupa&ão com a coleta'
3astando apenas in%ormar os pixels (região o o3)eto' assim não exigindo preocupa&ão com a extra&ão dos dados da imagem$. O aprendi*ado acontece' recortando a imagem em uma pil+a de pequenos peda&o' estes são enviados paras as camadas das redes neurais. " por %im o recon+ecimento 3aseado no peso total dos atri3utos da imagem o3tido no processamento. esultado conseguir recon+ecer um o3)eto o3struido.
(ede* Neurai* Con+olucionai* !aseada na visão animal (c-rtex visual' %iltro de Ga3or$' então as redes neurais convolucionais tra3al+am com os neurHnios de entrada' nas sinapses o3temos os pesos aplicando uma %un&ão com o 7ernel convolucional' e então teremos os neurHnios de sa2da que poder servir como propaga&ão reversa ou não.
4rrelevante a posi&ão' locali*a a caracter2stica local dos pontos' ro3usto (rota&ão e o3stru&ão$. Várias camadas de convolu&ão' não linearidade max('x$
12L2 IO#O (Iou onlJ loo7 once$ uma nova tcnica de recon+ecimento de o3)etos' e utili*a convolu&ão para o3ter uma excelente per%ormance.
1ar7net Open 5ource /Keural KetDor7s /
Com$ilação e in*talação I git !lone "ttps://git"b!o#/pQre$$ie/$ar@net
