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NXP 恩智浦半导体

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边缘AI如何落地？恩智浦阿里巴巴达摩院专家为你联袂献计！

NXP 恩智浦半导体
最新更新时间：2021-09-02
    阅读数：

随着人工智能/机器学习算法的发展，越来越多的应用场景中使用了相关技术。如何将训练好的模型迁移到嵌入式端，在边缘端进行快速可靠的推理实现，成为了工程化领域里的一个关键技术点。



为了满足这样的设计要求，恩智浦提供全面的微控制器和微处理器产品组合，广泛应用于工业和消费类等场景。与此同时，恩智浦还提供处理器机器学习算法工具链，让边缘端的AI工程落地“如丝般顺滑”！


本次讲座中，恩智浦和阿里巴巴达摩院的算法和工程专家，将联袂为大家详细讲解如何充分利用机器学习和边缘计算的技术资源，加速边缘端推理的实现。通过这个讲座，大家既能够了解到恩智浦低功耗微控制器以及eIQ机器学习工具链的关键技术特点，也能够通过前沿的人脸识别应用实例，深入认识将人工智能算法从服务器或云端迁移至嵌入式端做边缘推理过程中的挑战和对策。


▼▼▼

主要内容

  • 机器学习的概念

  • 机器学习基本开发流程

  • 恩智浦eIQ机器学习工具链 

  • GPU服务端AI和嵌入式AI两种场景下的挑战和策略

  • 主流人脸识别算法的框架和优化

  • 嵌入式边缘端的算法实现


主讲嘉宾

  • 弋方，恩智浦半导体市场经理

  • 张洁靖，阿里巴巴达摩院高级技术专家



下载课程讲义

恩智浦处理器机器学习算法工具链


▼▼▼

AI工程落地：挑战和策略



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