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贪心学院-高性能神经网络与AI芯片应用研修课程

贪心学院-高性能神经网络与AI芯片应用研修课程

〖课程简介〗

AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型,并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备,这些设备的特点是内存资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型根本无法在这些设备进行部署和达到实时运行。

〖课程目录〗

第一周

1.轻量化网络结构设计

Lecture1 轻量化网络结构设计-1_ev.mp4 86.23M

Lecture1 轻量化网络结构设计-2_ev.mp4 69.34M

Lecture1 轻量化网络结构设计-3_ev.mp4 80.33M

Lecture1 轻量化网络结构设计-4_ev.mp4 66.53M

Lecture1 轻量化网络结构设计-5_ev.mp4 51.35M

Lecture1 轻量化网络结构设计-6_ev.mp4 52.20M

2.实例分割相关的轻量网络并评估性能

Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-1_ev.mp4 48.93M

Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-2_ev.mp4 65.90M

第二周

使用知识蒸馏完成检测网络的压缩

使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-1_ev.mp4 79.45M

使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-2_ev.mp4 54.64M

知识蒸馏优化、低秩分解优化

知识蒸馏优化、低秩分解优化-1_ev.mp4 78.32M

知识蒸馏优化、低秩分解优化-2_ev.mp4 92.44M

知识蒸馏优化、低秩分解优化-3_ev.mp4 84.83M

知识蒸馏优化、低秩分解优化-4_ev.mp4 50.42M

知识蒸馏优化、低秩分解优化-5_ev.mp4 58.20M

第三周

使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝

使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-1_ev.mp4 68.86M

使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-2_ev.mp4 79.07M

网络剪枝

网络剪枝-1_ev.mp4 80.12M

网络剪枝-2_ev.mp4 51.62M

网络剪枝-3_ev.mp4 77.43M

网络剪枝-4_ev.mp4 95.07M

网络剪枝-5_ev.mp4 74.38M

第四周

uint8量化一个网络-1_ev.mp4 62.38M

uint8量化一个网络-2_ev.mp4 81.67M

网络量化-1_ev.mp4 70.13M

网络量化-2_ev.mp4 108.74M

网络量化-3_ev.mp4 120.17M

网络量化-4_ev.mp4 71.51M

网络量化-5_ev.mp4 101.34M

第五周

就业分析+岗位推荐

就业分析+岗位推荐-1_ev.mp4 59.58M

就业分析+岗位推荐-2_ev.mp4 95.97M

了解openppll架构

了解openppll架构-1_ev.mp4 80.92M

了解openppll架构-2_ev.mp4 72.09M

神经网络编译器简介

神经网络编译器简介-1_ev.mp4 92.18M

神经网络编译器简介-2_ev.mp4 98.26M

神经网络编译器简介-3_ev.mp4 123.78M

神经网络编译器简介-4_ev.mp4 147.70M

神经网络编译器简介-5_ev.mp4 70.10M

第七周

ncnn-1_ev.mp4 108.34M

ncnn-2_ev.mp4 148.43M

ncnn-3_ev.mp4 131.69M

ncnn-4_ev.mp4 74.96M

ncnn-5_ev.mp4 91.43M

主题:使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-1_ev.mp4 108.55M

主题:使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-2_ev.mp4 158.39M

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