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「智东西」嵌入式AI合辑首批上线4讲！特邀4位技术大牛直播讲解芯片、开发板、AIoT OS及轻量级模型


「智东西」嵌入式AI合辑首批上线4讲！特邀4位技术大牛直播讲解芯片、开发板、AIoT OS及轻量级模型
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【「智东西」嵌入式AI合辑首批上线4讲！特邀4位技术大牛直播讲解芯片、开发板、AIoT OS及轻量级模型】
在传统认知中 ， 深度学习因为需要强大的算力支持 ， 从训练到推理大多在云端数据中心来完成 ， 不同终端设备通过网络从云端获取AI能力 。 但是云端的高延迟、安全隐患等不可控因素 ， 使得终端设备AI功能体验大打折扣 。 AI从云端向边缘端迁移扩展已是大势所趋 ， 嵌入式AI加速兴起！
嵌入式AI ， 即设备无需联网通过云端数据中心进行大规模计算来获取AI能力 ， 在本地完成计算 ， 在不联网的情况下就可以做到实时的环境感知、人机交互、决策控制等 。 在智能家居、机器人、自动驾驶、安防、工业检测等领域具有广泛的应用前景 。
嵌入式设备具有算力有限 ， 且对功耗和成本极其敏感的特点 ， 要为嵌入式设备赋予AI能力 ， 首先要解决算力、功耗和成本之间的矛盾 。
在算力层面 ， 新兴AI芯片公司纷纷推出神经网络处理器 ， 以与传统MCU结合的异构计算方式 ， 为嵌入式设备实现AI计算提供了算力支撑；当然也有恩智浦、意法半导体、瑞萨电子等老牌半导体巨头在MCU的AI化方向积极探索；
在算法层面 ， 业界针对神经网络模型的优化工作已经有了很多成熟有效的方法 ， 比如模型压缩、剪枝、低精度量化以及专门面向嵌入式设备的SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet等轻量级神经网络模型的设计等 ， 都能够有效降低嵌入式设备的功耗 。 此外 ， 不少互联网及半导体巨头纷纷推出终端推理引擎 ， 可以从神经网络模型的压缩、转换、不同平台的适配等方面为嵌入式AI开发者提供一站式解决方案；
得益于算力和算法生态上的持续优化和突破 ， 嵌入式AI应用的开发和繁荣 ， 颇受期待之余 ， 也面临诸多困难 。
在与不少嵌入式AI开发者沟通过程中发现 ， 嵌入式AI应用开发是一项极其复杂的工程 ， 需要开发者从处理器的选型、开源框架的选择、神经网络模型的设计、优化、部署等维度进行综合考量 ， 并具备扎实全面的软硬件知识和丰富的实践经验 。 目前来看 ， 嵌入式AI仍有很长的路要走 ， 需要芯片、算法、应用等产业链上下游的参与者共同来完善 。
为此 ， 智东西公开课全新推出嵌入式AI合辑 ， 重点关注算力、算法、应用开发及部署优化等方面 ， 内容涵盖处理器、开发板、AI开发平台、IoT操作系统、轻量级神经网络模型的设计、优化及部署、终端推理引擎、应用开发实践等嵌入式AI开发的各个环节 ， 系统讲解嵌入式AI主流产品及开发实践 。
嵌入式AI合辑首批正式上线4讲 ， 从3月5日起正式开讲 。 并且 ， 在直播讲解形式上 ， 全部4讲都将升级为视频直播 。
此次 ， 我们邀请到瑞芯微Toybrick AI开发平台负责人邱建斌、澎峰科技CEO张先轶、RT-Thread创始人熊谱翔、阅面科技合伙人&CTO童志军等四位技术大牛 ， 从AI芯片、开发板、AIoT操作系统、轻量级神经网络模型设计等方面为我们带来深度讲解 。 其中：
3月5日 ， 瑞芯微Toybrick AI开发平台负责人邱建斌将以《AI开发平台如何帮助嵌入式开发者加速应用产品化落地》为主题 ， 从嵌入式AI的发展现状和挑战、瑞芯微Toybrick AI开发平台的设计并结合零售场景下的客流统计、DMS（驾驶员监控系统）等视觉应用开发实践 ， 为我们带来系统讲解；
3月17日 ， 澎峰科技CEO张先轶将以《利用AI开发板实现嵌入式视觉应用开发》为主题 ， 系统讲解嵌入式AI开发板的设计经验、挑战、主流AI开发板的差异以及双目人脸识别和人脸面板机的开发实践；
3月24日 ， RT-Thread创始人熊谱翔将以《嵌入式AI应用开发对操作系统的要求与挑战》为主题 ， 从全球IoT操作系统的竞争格局出发 ， 结合嵌入式AI应用开发需求 ， 为我们讲解 IoT操作系统面临的挑战、应对策略以及未来IoT操作系统的发展趋势；


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