2月27号起，英伟达&量子位将举办3期免费的图像处理系列直播课，每两周1期。
来自英伟达开发者社区的何琨老师将为大家讲解，如何利用NVIDIA迁移式学习工具包实现实时目标检测、如何用TensorRT部署高速目标检测引擎、如何将引擎部署到Jetbot智能小车上等内容。
3期课程主要内容和时间安排如下，报名方式见文末，欢迎各位深度学习开发者报名参加~
Subject 1: 利用 NVIDIA 迁移式学习工具包和Deepstream实现实时目标检测
时间：2月27（周四）20:00-21:30
环节：直播讲解+线上答疑
课程介绍：
NVIDIA 迁移式学习工具包（Transfer Learning Toolkit）是一个基于python的工具包，它使开发人员能够使用NVIDIA预先训练好的模型，并让开发人员能够使用流行的网络架构适配他们自己的数据来训练、调整、修剪和导出模型以进行部署。它拥有简单的接口和抽象，提高了深度学习训练工作流程的效率。
本次课程主要针对人工智能和深度学习的开发者，通过本次直播，你可以获得：
• 搭建和部署NVIDIA迁移式学习工具包
• 利用NVIDIA迁移式学习工具包调用预训练网络模型
• 利用NVIDIA Deepstream 调用训练好的模型
• 结合Deepstream实现实时目标检测
Subject 2: 利用NVIDIA TensorRT部署迁移式学习工具包构建的引擎
时间：3月12（周四）20:00-21:30
环节：直播讲解+线上答疑
课程介绍：
本次课程将介绍最新的TensorRT 7.0的特性，讲解利用NVIDIA 迁移式学习工具包构建的引擎，加速目标检测任务。
通过本次直播，你可以获得：
• TensorRT 7.0的最新特性
• 利用NVIDIA迁移式学习工具包调用预训练网络模型
• 利用TensorRT 7.0部署高速目标检测引擎
Subject 3: 利用 NVIDIA迁移式学习工具包加速Jetbot智能小车的推理引擎部署
时间：3月26（周四）20:00-21:30
环节：直播讲解+线上答疑
课程介绍：
本次课程将介绍如何快速部署一个Jetbot智能小车，并将NVIDIA 迁移式学习工具包构建的引擎部署在Jetbot上。
通过本次直播，你可以获得：
• 利用NVIDIA迁移式学习工具包构建SSD目标检测网络的推理引擎
• 将推理引擎迁移到以NVIDIA Jetson NANO为核心的Jetbot智能小车上
• 在Jetbot智能小车上部署推理引擎
主讲嘉宾
何琨（Ken He），NVIDIA 开发者社区经理
Ken拥有多年 GPU 和人工智能开发经验。在人工智能、计算机视觉、高性能计算领域曾经独立完成过多个项目，并且在机器人和无人机领域，有丰富的研发经验。曾针对图像识别，目标的检测与跟踪等方面完成多种解决方案，作为主要研发者参与GPU 版气象模式 GRAPES。
报名方式
添加小助手（VX：qbitbot12），备注“英伟达”，将于3天内邀请你加入直播交流群，何琨老师也将在线答疑。
欢迎大家一起听课~
— 完 —
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