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視覺 AI：全新圖形化編程

低代碼搭建 AI 車輛信息檢測應用

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內容

在今天，人工智能技術已經普及到我們生活的方方面面?；?AI 的計算機視覺應用也為我們的生活帶來了便利。搭建完整的基于 AI 的視覺應用，需要優化處理系統中的每一個環節。從視頻的編解碼到 AI 模型的推理，從視頻源的預處理到最終效果的渲染，都需要大量的知識與技能。

NVIDIA DeepStream SDK 則可以幫您用低代碼甚至零代碼的方式快速完成整個流程。DeepStream 是一個快速開發和部署視覺 AI 應用和服務的開發工具包, 它提供多平臺、可擴展、TLS 加密的安全性，并可以部署在本地、邊緣設備和云端。DeepStream 為各種基于物體檢測、圖像分類和實例分割的 AI 模型提供出色的吞吐量。為減少開發工作并提高吞吐量，開發者可以使用 TAO 工具套件中的高度準確的預訓練模型，并通過 DeepStream 進行部署。借助 Graph Composer，DeepStream 開發者現在可擁有強大的低代碼圖形編程選項。通過簡單直觀的界面，您可以輕松創建復雜的處理流程，并使用容器構建器進行快速部署。

活動亮點：

1. 從頭搭建 AI 推理流程

2. 以車輛信息檢測為例，手把手的解讀程序代碼

3. 提供項目源碼以及模型，幫助開發者復現完整過程

本次在線研討會針對需要進行 AI 視頻檢測的 GPU 編程開發者。通過本次研討會，您可以了解到以下內容：

• AI 模型部署的完整流程

• NVIDIA DeepStream SDK 使用詳解

• 目標檢測，識別，跟蹤等技術實現

• 多級網絡的融合，多種信息的提取方法

• 圖形化編程界面，實現低代碼構建完整 AI 視覺應用

• 編程實例：利用 DeepStream 部署多級網絡，搭建車輛信息檢測系統

日程

1 月 5 日，星期四，2030

演講嘉賓

何琨（Ken He）

NVIDIA 企業級開發者社區經理，擁有多年的 GPU 和人工智能開發經驗。自 2017 年加入 NVIDIA 開發者社區以來，完成過上百場培訓，幫助上萬個開發者了解人工智能和 GPU 編程開發。在計算機視覺，高性能計算領域完成過多個獨立項目。并且，在機器人和無人機領域，有過豐富的研發經驗。對于圖像識別，目標的檢測與跟蹤完成過多種解決方案。曾經參與 GPU 版氣象模式 GRAPES，是其主要研發者。

參與方式

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