技术直播| 走近高通神经网络开发套件（SNPE），探索AI应用新可能

近日，由Qualcomm 主办，CSDN、Testin云测、极视角、中科创达、OPPO和创业邦共同协办、TensorFlow Lite 作为开源技术合作伙伴的行业内最具专业性质的“Qualcomm人工智能创新应用大赛”正式启动。

本次大赛旨在为广大个人开发者、创业团队提供一个实现创意的舞台，将基于移动人工智能应用开发，涉及视觉计算(视觉与图像处理)、语音识别(自然语言识别、语义分析等)、算法优化等，继而应用于医疗、金融、交通、机器人等垂直行业领域。大赛推出了移动应用 和 AIOT两个赛道，并设有丰厚奖励，吸引了广大开发者的关注和报名（阅读原文即可报名）。 

为增强开发者对应用赛题的了解，最大程度提高参赛效率，主办方也邀请了数位技术大咖线上直播培训分享，本期就带大家走近高通神经网络开发套件（SNPE），探索AI应用新可能。

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。

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。

阅读原文 即可前往Qualcomm人工智能创新应用大赛官网进行报名~

分享大纲

（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

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