Kit de desarrollo Neural Compute Stick 2 (NCS2) Intel - NCSM2485.DK

La Neural Compute Stick 2 (NCS2) es una unidad USB que ofrece acceso a las funciones de una red neuronal sin necesidad de usar un hardware de grandes dimensiones y costoso. Le permite integrar una solución de visión informática e inteligencia artificial (AI) a sus dispositivos de extremo e IoT. La red neuronal es un método que nos permite enseñar a las máquinas para que aprendan de una manera similar a los humanos.
La Intel NCS2 se basa en la VPU Intel Movidius™ Myriad™, que cuenta con un acelerador de hardware dedicado para interferencia de DNN. La NCS2 cuenta con el respaldo del kit de herramientas OpenVINO™.
Es la herramienta perfecta para desarrolladores, expertos en datos, ingenieros industriales, ingenieros de inteligencia artificial y profesionales del mundo académico.

La Neural Compute Stick 2 tiene un conector USB 2.0 que se inserta en el dispositivo host, por ejemplo, un PC, un portátil o un ordenador de una placa (SBC). Se trata de un dispositivo plug-and-play, por tanto, podrá empezar a desarrollar prototipos de inmediato.
El kit de herramientas OpenVINO™ le ayudará a trabajar con más rapidez con sus ideas y diseños de red neuronal profunda. Se trata de una plataforma de alto rendimiento, alta eficacia y código abierto que ofrece compatibilidad entre varias plataformas.

Modelo de NCS más reciente de Intel
Formato USB Plug-and-play
Perfecta para aplicaciones de red neuronal profunda (DNN)
Incluye la VPU Intel® Movidus™ Myriad™ X
Altas prestaciones
Baja potencia

La Neural Compute Stick 2 es el modelo más reciente de la barra de cómputo neuronal de Intel. La diferencia principal entre los dos modelos es que la NCS1 utiliza la VPU Myriad 2, mientras que el modelo NCS2 utiliza la VPU Myriad X. Podrá encontrar la versión anterior de la NCS1 aquí: 139-3655

La herramienta de desarrollo NCS2 ofrece muchas posibilidades a su imaginación. La funcionalidad de esta herramienta se puede utilizar para reconocer rostros, objetos o incluso emociones a partir de una imagen. Esta categorización de los datos puede convertirse en una acción.
Por ejemplo, el dron Little Ripper Lifesaver en Australia utilizó la Intel NCS para vigilar la costa de Nueva Gales del Sur y detectar la presencia de tiburones. Estos datos ofrecían una detección inmediata del peligro y mejoraban el tiempo de respuesta.

Las redes neuronales, también conocidas como aprendizaje profundo, son un tipo de aprendizaje automático que nos permite organizar y categorizar datos tras analizar imágenes y vídeos. Las redes neuronales profundas (DNN) son algo más complejas y tienen como mínimo 2 capas.
Funcionan mediante una serie de algoritmos que imitan el funcionamiento de nuestro cerebro. Identifican correlaciones en datos y las utilizan para agrupar elementos. Las redes neuronales son capaces de organizar datos que no se han etiquetado ni estructurado de antemano.
Por ejemplo, una red neuronal sirve para detectar rostros de personas en imágenes y vídeos. Eso no es todo, la red neuronal puede usarse también para detectar emociones.