【百家稷学】深度学习与嵌入式平台AI实践(北京交通大学实训)

嵌入式深度学习运用的思路 hit2015spring晨凫追风\frac{hit2015spring}{晨凫追风} 欢迎关注我的博客晨凫追风 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!加快神经网络模型在硬件计算平台的计算速度主要有:修改神经网络模型降低权重精度 通过权重剪枝加快框架的执行时间优化矩阵之间的乘法(GEMM)类的通用计算 如NNPACK 将网络模型和权重配置转换成针对目标平台的代码,并对代码进行优 阅读详情

继续咱们百家稷学专题,本次是有三AI在北京交通大学进行的暑期课程教学。百家稷学专题的目标,是走进100所高校和企业进行学习与分享。

分享主题

本次分享是在北京交通大学计算机与信息技术学院进行,主题是《深度学习与嵌入式平台AI实践》,分享人言有三,时长5天。

本次主题聚焦深度学习基础核心技术与嵌入式平台实践,内容涉及数字图像处理,深度学习基础,深度学习模型设计,计算机视觉典型实践,嵌入式平台模型部署等内容。

本次实训不仅需要完成模型的训练和测试,还需要在嵌入式平台EAIDK上进行模型的部署,学生需要在两天时间内完成从模型训练到嵌入式平台环境搭建,模型部署的整个流程。

本次暑期课程虽然时间短,但是内容较多,理论+实践的结合非常紧密,具有非常高的完整性,尤其是从模型到嵌入式平台的推理部署让即将步入大三的学生在较短的时间内掌握了深度学习的基本原理,训练框架Pytorch,Caffe,Tensorflow的实践以及推理框架Tengine的实践,具有足够的内容深度,很好地锻炼了学生的动手能力。

配套资料

本次非公开技术分享,因此不对外提供技术资料下载,但是我们有一些公开资料可以提供给大家学习,包括指导手册,开源项目,公开课程,请阅读下面的资料。

【杂谈】超过12个,150页深度学习开源框架指导手册与GitHub项目,初学CV你值得拥有

【总结】有三AI视觉算法工程师成长指导手册不更新了?不,换视频更新了!

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往期精选

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