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CUFE金融应用 ▌MATLAB深度学习之树莓派与GPU应用

CUFE金融应用 ▌MATLAB深度学习之树莓派与GPU应用

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    此外,我们知道深度学习在训练阶段常用 GPU 来加速,在推断阶段可以用 CPU、GPU、FPGA 等硬件实现。那在计算资源有限的树莓派(Raspberry Pi)上如何运行复杂的深度神经网络?对CUDA 代码一无所知,如何玩转NVIDIA GPU?

 

 “MATLAB深度学习”,通过具体 MATLAB代码演示与操作,带领大家学习在树莓派 ARM CPU 和 NVIDIA GPU 上实现深度学习物品识别。

 

 

    您将会学习如何将预训练网络自动生成 C++ 或者 CUDA 代码,跨越手写代码的障碍;

    你还将学会如何使用 MATLAB 快速对树莓派编程;

    我们将从如何下载和设置 MATLAB 对树莓派硬件的支持包开始,到如何使用网络摄像头给大家进行详细的讲解。

 

    

内容包括:

   

    1. 课程准备篇
    基于项目学习与有趣实例
    树莓派、NVIDIA GPU 与 MATLAB 连接
    自动售卖机实例:在 CPU 和 GPU 上运行深度神经网络,实现商品识别
   

    2. 前期“深度学习入门”回顾
    迁移学习的力量
    轻量级 CNN 模型之 SqueezeNet
    使用 GPU,训练新网络


    3. 在树莓派上实现物品识别
    MATLAB 嵌入式代码生成技术
    将 SqueezeNet 生成 C++代码
    构建基于 ARM Compute Library 的可执行程序
    物品识别与效率评测

 

    4. 在 NVIDIA GPU 上实现物体识别
    连接 MATLAB 与网络摄像头
    SqueezeNet 自动 CUDA 代码生成
    实时图像捕捉与识别

单位名称:中央财经大学

地点:中央财经大学沙河校区(北京市昌平区沙河高教园区)

 

课程:本课程为期三天,向金融专业人士提供了对 MATLAB 科学计算环境的全面介绍。

介绍:整个课程介绍了数据分析、可视化、建模和编程等主题,重点讲解相关技术在金融领域的实际应用,如时间序列分析、蒙特卡罗模拟、投资组合管理、经验建模等。

要求 :熟悉大学数学,有基本计算机操作经验。


 

内容包括 :

•  从电子表格和其他来源导入数据
•  MATLAB 中表示财务数据
•  处理日期和时间
•  使用高级线图可视化数据和结果
•  基于逻辑判准筛选大规模数据集
•  编写程序进行算法开发
•  执行数据分析、建模和仿真
•  生成报告并将数据导出到文件