课程介绍

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  张文浩

  高通AI软件工程师

  从事高通芯片开发3年，有丰富的高通骁龙移动平台开发经验，专注于深度神经网络的移动端优化和部署。

• 主题说明

  高通骁龙神经处理引擎（SNPE）是一个充分利用高通处理器并行计算能力的框架，旨在通过高通骁龙移动平台丰富的计算资源，为开发者提供更快的神经网络推理。通过神经网络开发套件（SNPE），开发者可以更好地将模型部署在移动平台，既能对不同的应用做其神经网络的开发、训练和实现，也能高效地使用CPU，GPU，DSP和NPU。

• 适合对象

  AI、IoT开发者，学生，对AI/IoT感兴趣的个人、企业的相关技术人员等。

• 学习要点

  （1） SNPE Introduction SNPE介绍

  （2） SNPE Workflow SNPE 使用步骤

      a. Convert network 神经网络转化

      b. Load network 加载神经网络

      c. Prepare data 准备数据

      d. Execute network 网络推理

  （3） SNPE Quantization

      a. Post quantization 模型后量化

      b. Quantization optimization tools 量化优化工具

  （4） Application Intergradation 应用集成SNPE

  （5） User Define Operation 用户定义算子

  （6） SNPE Benchmarking SNPE基准测试

   

• 课时安排

  1、19:45—20:00  学员提前入场

  2、20:00—20:45  讲师上课

  3、20:45—21:00  讲师答疑环节

  注意：

  · 本课程于3月6日晚8点准时开课，可提前15分钟登录此页面进入直播间观看直播

  · 已报名用户，每次开课前都会有短信提醒与邮件提醒，因此还请在报名时填写正确的手机号码及邮箱地址

   

  

   

  回复高通大赛进高通技术交流群

   

• 参考资料

  本次公开课，来自高通的AI软件工程师张文浩，将从SNPE的基础出发，就SNPE的基本情况和实操方法进行全面剖析。内容涵盖神经网络转化、准备数据、网络推理、模型后量化等各个方面。无论你是有经验的AI的开发者还是初学AI的人都能够从这次分享中充分获益，让你对神经网络的基础和训练流程有全方位的了解。