深度学习经过多年发展,AI已经深入人心,事实上,在图像、文本领域,AI在多个产业已经落地了诸多应用,我们熟知的自动驾驶、语音助手,背后就大量运用了AI技术。
当下,飞桨PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch这样的开源框架已经非常强大,为部署侧也提供了相关的开源组件,以求降低开发难度。但由于端侧硬件、系统种类繁多,各种加速芯片层出不穷,端侧部署开发工作仍存在实实在在的挑战,成为开发者将AI模型真正用起来的“拦路虎”。
为了适配边缘部署要求,AI算法怎么做适配?
在模型效果和效率之间怎么做平衡和取舍?怎么在不牺牲效果的前提下提高效率?
AI算法上线后怎么持续做迭代?
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课程主题:AI端侧部署“三问”:模型如何跑起来、跑得快、持续跑
课程时间:9月15日 20:15-21:30
课程讲师:李唐盛晟 百度高级研发工程师
课程要点:
“跑起来”适配、适配,还是适配
“跑得快”还不牺牲模型精度
“持续跑”实现AI自我迭代
Jetson设备上高性能端到端部署
课程二
课程主题:边缘计算在Jetson平台上的应用
课程时间:9月16日 20:15-21:30
课程讲师:张海军 Alan Zhang NVIDIA 解决方案架构师
课程要点:
使用tensorRT加速在Jetson推理应用
边缘计算在Jetson上的应用案例
Jetson软硬件sdk及资源介绍
云边协同,重新定义AI
9月15-16日,邀请您参加百度AI快车道-BML线上课程,百度技术专家将联合英伟达解决方案专家一起探讨AI端侧部署技术及落地应用。
参与百度BML线上直播互动,即可抽取小度智能音箱等好礼。
课程结束体验产品并完成“产品体验调研报告”,就可获得100元京东卡奖励。