• 深度学习应用与开发平台eAI6620 产品型号:eAI6620
    深度学习应用与开发平台是为大学本科人工智能核心课程—《神经网络与深度学习》进行算法学习实验及相关案例开发的开放性平台。
详细内容

平台简介

深度学习应用与开发平台是为大学本科人工智能核心课程—《神经网络与深度学习》进行算法学习实验及相关案例开发的开放性平台。深度学习平台包括:视觉系统、开源深度学习框架、样例程序、大量训练测试数据等。本应用开发平台主要解决《神经网络与深度学习》课程教学工程实践问题,真正培养学生具有基于《深度学习》专业知识的实践项目开发能力。

硬件参数
深度学习视觉系统:

1、200万像素智能相机。
2、包含1路麦克风和1路扬声器,1路音频输入和1路音频输出。
3、1/2.7”CMOS传感器。
4、最大图像尺寸:1920×1080。
5、RJ45以太网接口。
6、电源:DC12V/15W。
AI专用一体机:

双CPU:双核Denver 2 64位 CPU + 四核ARM Cortex-A57 MPCore
GPU:256核 Pascal GPU
内存:8GB 128位 LPDDR4内存
存储:32GB板载eMMC + 128G SSD
视频:视频编码-4Kx2K60Hz(HEVC);视频解码-4Kx2K60Hz(12-bit support)
接口
(1)以太网:10/100/1000BASE-T自适应
(2)无线网卡:802.11ac WIFI + 蓝牙
(3)摄像头:12通道 MIPI CSI-2 D-PHY 1.2(30 Gbps)
(4)显示:HDMI 2.0 / eDP 1.4 / 2x DSI / 2x DP 1.2
(5)USB:USB 3.0 + USB 2.0(Micro USB,扩展至2路标准USB接口)
(6)其他:GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
电源:DC19V 插孔
机箱:工控专用机箱
显示器:21寸HDIM接口LCD显示器
外设:键盘、鼠标一套
预装:预装ubantu 18.0以上操作系统

软件配置

1TensorFlow软件及开发案例;

2PyTorch软件及开发案例;

320个从入门到综合应用的深度学习开源案例;

45000个以上深度学习案例数据。

应用开发案例

1、人工神经网络与机器学习

     1.1 单层感知机MCP

     1.2 多层感知机MLP

     1.3 BP神经网络。

2、深度学习主要网络结构

     2.1 卷积神经网络及应用;

     2.2 循环神经网络及应用;

     2.3 残差网络及应用;

     2.4 生成对抗网络及应用。

3、深度学习开源框架

     3.1 基于TensorFlow框架的网络模型搭建;

     3.2 基于PyTorch框架的网络模型搭建。

4、深度学习在自然语音处理的应用

     4.1 中文分词与词性标注;

     4.2 句法分析与文本处理;

     4.3 机器翻译。

5、深度学习在图像处理的应用

     5.1 手写数字识别;     5.2   图像分类;

     5.3 目标检测识别;     5.4   人脸识别;

     5.5 图像生成。

6、深度学习在语音识别的应用

     6.1 语音识别模型;

     6.2 语音输入法;

     6.3 语音合成。

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