探讨如何利用专用AI芯片提升神经网络模型的运行效率与性能，结合硬件架构特性与算法优化策略。通过实际案例演示模型压缩、量化加速及跨平台部署等技术，助力开发者在边缘计算、自动驾驶等场景实现低功耗、高实时性的智能应用。
亮点：深入解析AI芯片与算法的协同优化方法，提供从理论到工程落地的全流程指导，包含产业级案例和可复现实验，涵盖低精度计算、动态推理等前沿技术，强化真实场景部署能力。
【资源目录】:
├──PART1
| ├──第04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05周
| | ├──就业分析+岗位推荐
| | | ├──就业分析+岗位推荐-1.mp4 41.70M
| | | └──就业分析+岗位推荐-2.mp4 58.87M
| | ├──了解openppll架构
| | | ├──了解openppll架构-1.mp4 80.92M
| | | └──了解openppll架构-2.mp4 72.09M
| | └──神经网络编译器简介
| | | ├──神经网络编译器简介-1.mp4 92.18M
| | | ├──神经网络编译器简介-2.mp4 98.26M
| | | ├──神经网络编译器简介-3.mp4 123.78M
| | | ├──神经网络编译器简介-4.mp4 147.70M
| | | └──神经网络编译器简介-5.mp4 70.10M
| ├──第二周
| | ├──使用知识蒸馏完成检测网络的压缩
| | | ├──使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-1.mp4 79.45M
| | | └──使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-2.mp4 54.64M
| | └──知识蒸馏优化、低秩分解优化
| | | ├──知识蒸馏优化、低秩分解优化-1.mp4 78.32M
| | | ├──知识蒸馏优化、低秩分解优化-2.mp4 92.44M
| | | ├──知识蒸馏优化、低秩分解优化-3.mp4 84.83M
| | | ├──知识蒸馏优化、低秩分解优化-4.mp4 50.42M
| | | └──知识蒸馏优化、低秩分解优化-5.mp4 58.20M
| ├──第三周
| | ├──使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝
| | | ├──使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-1.mp4 62.46M
| | | └──使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-2.mp4 77.48M
| | └──网络剪枝
| | | ├──网络剪枝-1.mp4 80.12M
| | | ├──网络剪枝-2.mp4 51.62M
| | | ├──网络剪枝-3.mp4 77.43M
| | | ├──网络剪枝-4.mp4 95.07M
| | | └──网络剪枝-5.mp4 74.38M
| └──第一周
| | ├──1.轻量化网络结构设计
| | | ├──Lecture1 轻量化网络结构设计-1.mp4 86.23M
| | | ├──Lecture1 轻量化网络结构设计-2.mp4 69.34M
| | | ├──Lecture1 轻量化网络结构设计-3.mp4 80.33M
| | | ├──Lecture1 轻量化网络结构设计-4.mp4 66.53M
| | | ├──Lecture1 轻量化网络结构设计-5.mp4 51.35M
| | | └──Lecture1 轻量化网络结构设计-6.mp4 52.20M
| | └──2.实例分割相关的轻量网络并评估性能
| | | ├──Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-1.mp4 48.93M
| | | └──Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-2.mp4 65.90M
└──PART2
| └──第06-07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
