Kit de développement Neural Compute Stick 2 (NCS2) Intel

Le Neural Compute Stick 2 (NCS2) est une clé USB qui donne accès à une fonctionnalité de réseau de neurones, sans nécessiter de matériel volumineux et coûteux. Il vous permet d'intégrer la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle (AI) à vos conceptions IoT et innovantes. Le réseau de neurones est une manière d'enseigner aux machines comment apprendre comme des humains.
L'Intel NCS2 est basée sur le VPU Intel Movidius™ Myriad™ qui est équipé d'un accélérateur matériel dédié pour l'interférence DNN. Le NCS2 est pris en charge par le kit d'outil OpenVINO™.
C'est l'outil parfait pour les développeurs, les analystes scientifiques de données, les ingénieurs industriels, les ingénieurs en IA et les universitaires.

Le Neural Compute Stick 2 est équipé d'un connecteur USB 2.0 qui est inséré dans le périphérique hôte, par exemple un ordinateur de bureau, un ordinateur portable ou un ordinateur monocarte (SBC). C'est un dispositif Plug and Play, qui permet donc de commencer le prototypage immédiatement.
Le kit d'outils OpenVINO™ est fourni pour vous aider à accélérer la conception et les idées de réseau de neurones profond. C'est une plate-forme à hautes performances et haut rendement en sources ouvertes qui offre une compatibilité avec différentes plates-formes.

Le tout dernier modèle NCS d'Intel
Format USB Plug and Play
Parfait pour les applications de réseau de neurones profond (DNN)
Caractéristiques du VPU Intel® Movidus™ Myriad™ X
Grandes performances.
Faible consommation

Le Neural Compute Stick 2 est le dernier modèle d'Intel. La principale différence entre les deux modèles est que le NCS1 utilise le VPU Myriad 2 tandis que le NCS2 utilise le VPU Myriad X. La version NCS1 précédente peut être trouvée ici : (139-3655)

L'outil de développement NCS2 permet de libérer votre imagination. La fonctionnalité de cet outil peut être utilisée pour reconnaître les visages, les objets ou même les émotions dans une image. Cette catégorisation des données peut ensuite être transformée en un action.
Par exemple, le drone Little Ripper Lifesaver australien utilise l'Intel NCS pour surveiller les côtes du New South Wales et identifier les requins. Ces données permettent la détection de danger immédiat et un temps de réponse plus rapide.

Les réseaux de neurones, également appelés apprentissage en profondeur, sont un type d'apprentissage machine qui nous permet d'organiser et de classer des données d'analyse d'images et de vidéos. Les réseaux de neurones profonds (DNN) sont légèrement plus complexes, avec un minimum de 2 couches.
Ils fonctionnent en utilisant une série d'algorithmes qui reflètent les aspects de la façon dont fonctionne le cerveau. Ils identifient les corrélations dans des données et les utilisent pour grouper les éléments ensemble. Les réseaux de neurones sont capables d'organiser des données qui ne sont pas étiquetées ou structurées au préalable.
Un exemple de réseau de neurones est la détection des visages dans les images et les vidéos. En allant encore plus loin, le réseau de neurones pourrait également être utilisé pour détecter leurs émotions.

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