贪心学院-高性能神经网络与AI芯片应用研修课程

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不论何种类型的人工神经网络，它们共同的特点是，大规模并行处理，分布式存储，弹性拓扑，高度冗余和非线性运算。因而具有很髙的运算速度，很强的联想能力，很强的适应性，很强的容错能力和自组织能力。这些特点和能力构成了人工神经网络模拟智能活动的技术基础，并在广阔的领域获得了重要的应用。例如，在通信领域，人工神经网络可以用于数据压缩、图像处理、矢量编码、差错控制（纠错和检错编码）、自适应信号处理、自适应均衡、信号检测、模式识别、ATM流量控制、路由选择、通信网优化和智能网管理等等。

└──第一周
| ├──1.轻量化网络结构设计
| └──2.实例分割相关的轻量网络并评估性能
├──第二周
| ├──使用知识蒸馏完成检测网络的压缩
| └──知识蒸馏优化、低秩分解优化
├──第三周
| ├──使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝
| └──网络剪枝
├──第四周
| ├──uint8量化一个网络-1.mp4 62.38M
| ├──uint8量化一个网络-2.mp4 81.67M
| ├──网络量化-1.mp4 70.13M
| ├──网络量化-2.mp4 108.74M
| ├──网络量化-3.mp4 120.17M
| ├──网络量化-4.mp4 71.51M
| └──网络量化-5.mp4 101.34M
├──第五周
| ├──就业分析+岗位推荐
| ├──了解openppll架构
| └──神经网络编译器简介
├──第七周
| ├──ncnn-1.mp4 108.34M
| ├──ncnn-2.mp4 148.43M
| ├──ncnn-3.mp4 131.69M
| ├──ncnn-4.mp4 74.96M
| ├──ncnn-5.mp4 91.43M
| ├──主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-1.mp4 108.55M
| └──主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-2.mp4 158.39M