高性能神经网络与AI芯片应用研修课程

高性能神经网络与AI芯片应用研修课程资源介绍:

高性能神经网络与AI芯片应用研修课程封面图

课程涵盖了轻量化神经网络设计、神经网络部署前的优化方法、神经网络编译器的设计模式和具体实现、神经网络部署到芯片上的计算加速等全面的边缘AI算法技术.除了全面讲解高性能神经网络相关的知识技术以外，还会指导学员在硬件上进行实操。

资源目录:

├─ 第04周
│ ├─ uint8量化一个网络-1.mp4
│ ├─ uint8量化一个网络-2.mp4
│ ├─ 网络量化-1.mp4
│ ├─ 网络量化-2.mp4
│ ├─ 网络量化-3.mp4
│ ├─ 网络量化-4.mp4
│ └─ 网络量化-5.mp4
├─ 第05周
│ ├─ 了解openppll架构
│ │ ├─ 了解openppll架构-1.mp4
│ │ └─ 了解openppll架构-2.mp4
│ ├─ 就业分析+岗位推荐
│ │ ├─ 就业分析+岗位推荐-1.mp4
│ │ └─ 就业分析+岗位推荐-2.mp4
│ └─ 神经网络编译器简介
│ ├─ 神经网络编译器简介-1.mp4
│ ├─ 神经网络编译器简介-2.mp4
│ ├─ 神经网络编译器简介-3.mp4
│ ├─ 神经网络编译器简介-4.mp4
│ └─ 神经网络编译器简介-5.mp4
├─ 第06-07周
│ ├─ ncnn-1.mp4
│ ├─ ncnn-2.mp4
│ ├─ ncnn-3.mp4
│ ├─ ncnn-4.mp4
│ ├─ ncnn-5.mp4
│ ├─ 主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-1.mp4
│ └─ 主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-2.mp4
├─ 第一周
│ ├─ 1.轻量化网络结构设计
│ │ ├─ Lecture1 轻量化网络结构设计-1.mp4
│ │ ├─ Lecture1 轻量化网络结构设计-2.mp4
│ │ ├─ Lecture1 轻量化网络结构设计-3.mp4
│ │ ├─ Lecture1 轻量化网络结构设计-4.mp4
│ │ ├─ Lecture1 轻量化网络结构设计-5.mp4
│ │ └─ Lecture1 轻量化网络结构设计-6.mp4
│ └─ 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.mp4
│ └─ Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-2.mp4
├─ 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.mp4
│ │ └─ 使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-2.mp4
│ └─ 网络剪枝
│ ├─ 网络剪枝-1.mp4
│ ├─ 网络剪枝-2.mp4
│ ├─ 网络剪枝-3.mp4
│ ├─ 网络剪枝-4.mp4
│ └─ 网络剪枝-5.mp4
└─ 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.mp4
│ └─ 使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-2.mp4
└─ 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.mp4
├─ 知识蒸馏优化、低秩分解优化-2.mp4
├─ 知识蒸馏优化、低秩分解优化-3.mp4
├─ 知识蒸馏优化、低秩分解优化-4.mp4
└─ 知识蒸馏优化、低秩分解优化-5.mp4