这是一门专注于Python3入门人工智能领域的课程,涵盖机器学习和深度学习两大核心板块。课程从人工智能时代的背景出发,引导学员认识AI工具的重要性,并进行环境配置和Python语法实操。在机器学习部分,详细讲解线性回归、逻辑回归、聚类等算法,通过多个实战案例,如房价预测、考试通过预测、芯片检测等,让学员将理论应用于实际。还介绍决策树、异常检测、主成分分析等常用技术,以及模型评价与优化的方法。深度学习方面,深入探讨多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等模型,通过股价预测、文本生成等实战,让学员掌握深度学习的应用。此外,课程还涉及迁移学习和混合模型的内容。适合对人工智能感兴趣,想通过Python…...
介绍
本资源聚焦于基于AI芯片的神经网络优化实战。对于AI芯片轻量化网络结构设计的学习者而言,其价值显著。

网络结构剪枝是其中重要的优化方法,通过对神经网络中冗余参数的剪枝,能大幅减少模型的大小和计算复杂度,提高模型的训练和推理速度。同时,剪枝还可使模型更加稀疏,增强其通用性和泛化能力。
此外,知识蒸馏优化和低秩分解优化也在资源中有深入讲解,帮助学习者掌握更多的优化技巧,提升在实际应用中处理神经网络的能力。
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基于AI芯片的神经网络优化实战3.67GB
PART12.87GB
第04周615.94MB
uint8量化一个网络-1.mp462.38MB
uint8量化一个网络-2.mp481.67MB
网络量化-1.mp470.13MB
网络量化-2.mp4108.74MB
网络量化-3.mp4120.17MB
网络量化-4.mp471.51MB
网络量化-5.mp4101.34MB
第05周785.61MB
就业分析+岗位推荐100.57MB
就业分析+岗位推荐-1.mp441.7MB
就业分析+岗位推荐-2.mp458.87MB
了解openppll架构153.01MB
了解openppll架构-1.mp480.92MB
了解openppll架构-2.mp472.09MB
神经网络编译器简介532.02MB
神经网络编译器简介-1.mp492.18MB
神经网络编译器简介-2.mp498.26MB
神经网络编译器简介-3.mp4123.78MB
神经网络编译器简介-4.mp4147.7MB
神经网络编译器简介-5.mp470.1MB
第二周498.31MB
使用知识蒸馏完成检测网络的压缩134.09MB
使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-1.mp479.45MB
使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-2.mp454.64MB
知识蒸馏优化、低秩分解优化364.22MB
知识蒸馏优化、低秩分解优化-1.mp478.32MB
知识蒸馏优化、低秩分解优化-2.mp492.44MB
知识蒸馏优化、低秩分解优化-3.mp484.83MB
知识蒸馏优化、低秩分解优化-4.mp450.42MB
知识蒸馏优化、低秩分解优化-5.mp458.2MB
第三周518.57MB
使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝139.94MB
使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-1.mp462.46MB
使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-2.mp477.48MB
网络剪枝378.63MB
网络剪枝-1.mp480.12MB
网络剪枝-2.mp451.62MB
网络剪枝-3.mp477.43MB
网络剪枝-4.mp495.07MB
网络剪枝-5.mp474.38MB
第一周520.8MB
1.轻量化网络结构设计405.97MB
Lecture1 轻量化网络结构设计-1.mp486.23MB
Lecture1 轻量化网络结构设计-2.mp469.34MB
Lecture1 轻量化网络结构设计-3.mp480.33MB
Lecture1 轻量化网络结构设计-4.mp466.53MB
Lecture1 轻量化网络结构设计-5.mp451.35MB
Lecture1 轻量化网络结构设计-6.mp452.2MB
2.实例分割相关的轻量网络并评估性能114.83MB
Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-1.mp448.93MB
Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-2.mp465.9MB
PART2821.81MB
第06-07周821.81MB
刀网地址发布页.url114B
ncnn-1.mp4108.34MB
ncnn-2.mp4148.43MB
ncnn-3.mp4131.69MB
ncnn-4.mp474.96MB
ncnn-5.mp491.43MB
README.txt1.91KB
主题:使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-1.mp4108.55MB
主题:使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-2.mp4158.39MB
共47个文件,合计:3.67GB

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