I Национальный конгресс по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и нейроинформатике

М. : Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация искусственного интеллекта», 2020.

Под общей редакцией: В. Л. Ушаков, Д. А. Юдин

В этом сборнике публикуются аннотации пленарных и индустриальных докладов, а также докладов симпозиумов, сделанных на I Национальном конгрессе по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и нейроинформатике, который объединил в 2020 году четыре конференции:

1. Восемнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием,
2. IX Международная конференция по когнитивной науке,
3. XXII Международная научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2020»,
4. Конференция Российского физиологического общества им. И.П. Павлова.

Главы книги

Анализ точности и производительности нейронных сетей в OpenVINO Deep Learning Workbench

Демидовский А. В., Тугарёв А. М., В кн.: I Национальный конгресс по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и нейроинформатике.: М.: Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация искусственного интеллекта», 2020. С. 89–98.

Современные нейросетевые методы позволяют получать результаты достаточного уровня качества для их использования при построении промышленных приложений. Поэтому возникает необходимость в системах, таких как OpenVINO Deep Learning Workbench, для анализа и оптимизации производительности нейронных сетей на целевых устройствах. В качестве основного инструмента для инференса используется открытая среда OpenVINO, предоставляющая широкие возможности оптимизации процесса выполнения сети на ...

Добавлено: 20 октября 2021 г.

Ключевые слова: искусственный интеллект, искусственные нейронные сети