松江新城建设发展有限公司网站,免费 开源 企业网站,宁波网站关键词优化公司,京东网上购物商城众所周知#xff0c;深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测#xff0c;目标跟踪等计算机视觉任务中#xff0c;并取得了巨大成功。随着不同场景的需求变得更加多样#xff0c;越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作#xff… 众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测目标跟踪等计算机视觉任务中并取得了巨大成功。随着不同场景的需求变得更加多样越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作另外IoT物联设备生成的数据量通常很大由于运营成本、时间和隐私方面的考虑移动和存储所有生成的数据不太可行。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。存储空间和算力资源的限制使得神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然具有巨大的挑战。边缘深度学习设备端推理技术如果我们对神经网络模型进行特殊处理而几乎不怎么影响模型的推理计算精度则使得设备端的推理变为可能。事实上目前已经有较为成功的设备端推理技术来实现边缘智能。一些技术已经在各种各样的芯片和嵌入式设备上应用并产生巨大经济价值。神经网络剪枝 深度压缩数据量化低秩估计*以上为常用的几个端设备推理算法技术边缘AI技术到底有多火爆IDC公司预测到2025年物联网设备数量预计将超过560亿台。MarketsandMarkets则表示2020年全球边缘计算市场规模约为36亿美元。预计到2025年将增长到157亿美元复合年增长率达到惊人的34.1%。在边缘的用例以及对经济的影响将变得巨大。EdgeAI可用于监视和监控目标、自动驾驶车辆、智能扬声器和工业物联网。而像新冠肺炎等流行病则加速了边缘计算的应用。麦肯锡预测到2025年仅涉及物联网(IoT)应用的用例所产生的经济价值将在每年3.9万亿美元至11.1万亿美元之间。目前招聘平台上关于边缘AI算法人才的需求也是非常火爆非常多的大厂都在疯狂揽人其招聘岗位数量和薪资甚至不逊于NLP算法工程师。为了全面系统的培养高性能神经网络人才贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》为想进入边缘AI行业的同学们提供一个可以大幅提升自身就业竞争力的选择。本课程会讲解边缘AI相关知识、高性能网络设计、通用芯片及专用芯片计算加速方法等专业技能并结合优秀编译器的架构和实现细节的讲解为学生构建高性能AI算法的软硬件视角能够解决应用落地时神经网络的优化和部署相关问题。面向全球优秀AI青年限量申请本计划申请制择优录取每月仅限20人申请者提交简历通过审核后可以进入项目。感兴趣的请添加咨询顾问01 适合人群大学生● 编程及深度学习基础良好为了想进入边缘AI行业发展在职人士● 想进入边缘AI行业的算法或IT工程师● 想通过掌握硬件技术拓宽未来职业路径的AI算法工程师入学基础要求● 掌握python、C开发及深度学习的基础知识。● 统招一本以上学历● 算法在职工程师或想要在边缘计算行业求职的同学● 计划未来6-12个月内挑战高薪边缘AI算法岗位02 你将收获● 掌握最前沿的边缘AI算法技术顺利敲开边缘AI行业求职大门● 掌握神经网络高性能实现的算法及工具● 掌握通用芯片及专用AI芯片架构及网络加速技术● 掌握通用芯片及专用AI芯片神经网络部署应用的实际案例● 短期内对边缘AI技术有全面深入认知大大节省学习时间● 进入边缘AI算法圈子认识一群拥有同样兴趣的人。03 内容亮点● 全面技术讲解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AI嵌入式芯片设计和应用相关人员就业必备的知识。● 软硬件相结合本课程除了全面讲解高性能神经网络相关的知识技术外还会指导学员在硬件上进行实操。课程使用EAIDK310和嘉楠勘智K210开发板作为教学材料。● 专家导师授课课程导师为AI芯片行业专家相关项目经验十分丰富。感兴趣的请添加咨询顾问04 课程研发及导师团队王欢主讲老师肇观科技算法总监华中科技大学模式识别与人工智能硕士原拼多多、同盾科技等公司算法工程师AI算法领域从业15年Jerry Yuan课程研发顾问美国微软(总部)推荐系统部负责人美国亚马逊(总部)资深工程师美国新泽西理工大学博士14年人工智能, 数字图像处理和推荐系统领域研究和项目经验先后在AI相关国际会议上发表20篇以上论文李文哲贪心科技CEO美国南加州大学博士曾任独角兽金科集团首席数据科学家、美国亚马逊和高盛的高级工程师金融行业开创知识图谱做大数据反欺诈的第一人先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等国际会议上发表过15篇以上论文韩老师助教老师浙江大学博士曾在阿里巴巴浙江大学前沿技术研究中心做视觉算法实习曾多次获得数字系统设计大赛FPGA低功耗AI赛道、研究生创“芯”大赛等相关竞赛奖项05 授课方式● 基础知识讲解● 前沿论文解读● 论文代码复现● 该知识内容的实际应用● 该知识的项目实战● 该方向的知识延伸及未来趋势讲解06 项目介绍项目1项目名称模型轻量化项目内容描述mobilenet、shufflenet、squeezenet等模型量化、剪枝和蒸馏技术网络的计算量和内存分析的工具主干网络的轻量化检测网络的轻量化分割网络的轻量化不同框架提供的加速方案。项目使用的数据集COCOADE20kImageNet项目使用的算法模型量化模型剪枝和模型蒸馏项目使用的工具pythonc/cpytorchtensorflowdistillerncnn项目预期结果学员掌握轻量化网络设计准则模型轻量化技术能够上手操作一 个网络部署前的优化。项目对应第几周的课程1~4周项目2项目名称神经网络编译器项目内容描述tvmncnnmnntnn 各自的特点对于神经网络的优化方案tvm的具体设备的优化方案算子融合路径优化内存优化ncnn的网络的表示数据结构ncnn的一些优化计算的思路量化方法mnn中的数据结构模型转换和量化方法tnn和ncnn的区别系统架构量化方法。项目使用的算法离线量化在线感知量化项目使用的工具pythonc/ctvmncnntnnmnn项目预期结果学员对于神经网络编译器有全面的了解对于主流神经网络编译器能够实践使用完成模型到芯片所需要格式的转换。项目对应第几周的课程5~8周项目3项目名称通用芯片加速技术项目内容描述cpuarm对应的指令集级别的加速编译器中具体的优化策略simdavxsseopenblasneon和cpu中对于卷积的运算加速方案cpu上的具体实例arm上的具体实例环境配置神经网络的例子加速方案的组合和实际效果。项目使用的算法simdavssseblaswinograd项目使用的工具nnpackqnnpacklowpgemmtvmncnn项目预期结果学员深入掌握cpuarm等芯片的神经网络加速技术并且通过一个例子来看具体的加速效果 。项目对应第几周的课程9~12周项目4项目名称专用芯片加速技术项目内容描述gpu和k210 npu及各自神经网络编译器中的加速优化技术gpu上的cuda加速的方法cublasopenclvulkan的开发例子nncase上编译一个网络k210开发板环境配置及人脸检测模型的部署项目使用的算法人脸检测项目使用的工具编程语言、工具、技术等PythonC/Copenclvulkannncase项目预期结果学员可以掌握gpu及npu上神经网络的编译加速并且通过一个具体的例子来完成人脸检测模型在k210芯片上的部署 。项目对应第几周的课程13~16周感兴趣的请添加咨询顾问07 详细内容介绍第一周轻量化网络结构设计本节课将讲解网络参数量、浮点运算数等模型评价指标、工具以及分类网络 检测网络分割网络的轻量化设计。课程提纲● 轻量化网络设计背景介绍● 网络的计算量和内存分析工具● 主干网络的轻量化● 检测网络的轻量化● 分割网络的轻量化● 典型网络的设计思路第二周知识蒸馏优化、低秩分解优化本节课将讲解神经网络知识蒸馏优化、神经网络计算低秩分解加速计算方法。课程提纲● 知识蒸馏方法介绍● 知识蒸馏原理和步骤介绍● 知识蒸馏训练方法缩减网络的实际分类网络演示● 低秩分解原理● 低秩分解加速计算在神经网络推理中的应用第三周网络剪枝本节课将讲解网络稀疏性原理网络剪枝原则及剪枝的常见方法。课程提纲● 网络剪枝的原理● 常用的剪枝策略● 神经网络框架中的剪枝功能介绍● 剪枝的实际使用第四周网络量化本节课将讲解网络的低比特化以及在AI芯片中的计算实现网络量化的离线和在线感知的量化方法。课程提纲● 网络量化的技术发展● 不同离线量化算法的实现原理● 神经网络框架中在线感知量化算法的原理及实现● 实际案例第五周神经网络编译器简介本节课将讲解tvm、ncnn、tnn、mnn的简要对比tvm relay和网络转换网络的编译优化和推理加速。课程提纲● tvm、ncnn、tnn、mnn的简要对比● tvm relay和网络转换● 网络的编译优化和推理加速● tvm的实际案例第六周ncnn本节课将讲解ncnn的系统架构图数据结构支持的框架网络的表示网络优化量化以及各平台的优化策略。课程提纲● ncnn的系统架构图● ncnn的数据结构及支持框架● ncnn的网络表示● ncnn网络优化量化及各平台的优化策略第七周tnn本节课将讲解tnn的系统架构图数据结构支持的框架网络的表示网络优化量化以及各平台的优化策略。课程提纲● tnn的系统架构图● tnn的数据结构及支持框架● tnn的网络表示● tnn网络优化量化及各平台的优化策略第八周mnn本节课将讲解mnn的系统架构图数据结构支持的框架网络的表示网络优化量化以及各平台的优化策略。课程提纲● mnn的系统架构图● mnn的数据结构及支持框架● mnn的网络表示● mnn网络优化量化及各平台的优化策略第九周cpu中的指令集优化本节课将讲解cpu中的指令集优化simd、avx、sse方法及tvm中对于cpu上神经网络加速的位置。课程提纲● cpu中的指令集优化simdavxsse方法● tvm中对于cpu上神经网络加速的位置第十周arm中的神经网络加速本节课将讲解arm中的neon优化及ncnntnn和mnn的实现并结合实际例子来看具体的加速效果。课程提纲● arm中的neon优化● ncnntnn和mnn实现的讲解● 具体加速效果的实际案例第十一周卷积计算的优化算法本节课将讲解卷积计算的优化算法包括winograd等。第十二周神经网络加速库本节课将讲解openblas库的优化nnpack/qnnpack的优化及lowpgemm。课程提纲● openblas库的优化● nnpack/qnnpack的优化● lowpgemm第十三周gpu上神经网络的运行和加速本节课将讲解gpu与cpu计算加速的区别英伟达gpu的原生cuda加速方法及推理侧tensorrt的使用。课程提纲● gpu与cpu计算加速的区别● 英伟达gpu的原生cuda加速方法● 推理侧tensorrt的使用第十四周gpu加速通用加速库本节课将讲解通用加速库cublasvulkanopencl的使用。课程提纲● 通用加速库cublas的使用● Vulkan的使用● opencl的使用第十五周dspfpganpu专用加速计算本节课将讲解dspfpganpu的专用加速计算。课程提纲● dsp计算加速● fpga计算加速● npu专用加速计算第十六周npu使用本节课将以嘉楠科技的k210为例实现一个人脸检测案例。课程提纲● 嘉楠科技k210芯片介绍● nncase人脸检测案例感兴趣的请添加咨询顾问关于我们一切从信任开始我们专注人工智能人才培养4年在AI领域国内属于最头部的人才培养黄埔院校。在AI人才培养上已跟京东、腾讯等大厂一直建立良好的战略合作关系学员也来自斯坦福、伯克利、清华、北大等世界级名校。△点击logo△职场成功案例姓名李**学校专业燕山大学 控制工程专业 2019级硕士毕业生原工作单位软通动力 算法工程师 年薪20万跳槽方向嵌入式算法工程师匹配方案技术研修求职面试一篮子服务最终跳槽公司荣耀 年薪45万学习服务时长7个月姓名Jerry Zhao学校专业澳大利亚国立大学 计算机专业 2018级本科毕业生原工作单位鲁班软件 初级算法工程师 年薪18万跳槽方向ML算法工程师匹配方案技术研修案例项目学习求职面试一篮子服务最终跳槽公司网易 年薪40万学习服务时长4个月姓名钱**学校专业中国农业大学 计算机科学与技术 2018级本科毕业生原工作单位聚美国际 算法工程师 年薪22万跳槽方向算法工程师匹配方案技术研修求职面试一篮子服务最终跳槽公司亚马逊电商 年薪47万学习服务时长11个月姓名蔡*学校专业中科院自动化所 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