大讲堂 | 能耗高效的深度学习（附华为2012实验室实习生招聘）

分享主题

能耗高效的深度学习

（附华为2012实验室实习生招聘）

分享介绍

现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。

分享嘉宾

王云鹤，博士毕业于北京大学智能系，师从北京大学许超教授和悉尼大学陶大程教授。 在校期间获得过百度奖学金和谷歌博士奖学金，2018年8月加入2012实验室，现任计算视觉实验室主任工程师，主要研究方向是神经网络的压缩、加速、量化和结构搜索等。 发表论文20余篇，包含NeurIPS（NIPS）/ICML/ICCV/IEEE TPAMI等。

分享提纲

• 高效的结构设计

• 用NAS搜索轻量级网络
• 数据高效的模型压缩
• 1bit量

分享时间

2019 年 10 月 17 日 （周四）

晚上 20：00 （北京时间）

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直播地址

http://www.mooc.ai/open/course/689

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--- 本周直播预告 ---

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