===============课程介绍===============

作为一个AI芯片轻量化网络结构设计的学习者，我深深体会到了网络结构剪枝、识蒸馏优化和低秩分解优化在实际应用中的重要性。以下是我个人的一些心得体会：网络结构剪枝是一种有效的减少模型复杂度和计算量的方法。通过对神经网络中冗余参数的剪枝，可以大幅减少模型的大小和计算复杂度，从而提高模型的训练和推理速度。同时，剪枝还可以使模型更加稀疏，从而提高模型的通用性和泛化能力。

识蒸馏优化是一种有效的模型压缩方法。它通过将一个复杂的模型"教"给一个简单的模型，从而提高简单模型的表现能力。在实际应用中，识蒸馏优化可以大幅减少模型的参数数量和计算复杂度，同时提高模型的推理速度和精度。低秩分解优化是一种有效的模型加速方法。通过将模型的卷积核分解成多个低秩矩阵的乘积形式，可以大幅减少模型的参数数量和计算复杂度，同时保持模型的精度。在实际应用中，低秩分解优化可以加速模型的训练和推理，提高模型的实时性和响应速度。

综上所述，学习AI芯片轻量化网络结构设计的过程中，我深刻理解到了网络结构剪枝、识蒸馏优化和低秩分解优化在模型压缩和加速方面的重要性。这些方法不仅可以提高模型的计算效率和精度，还可以适应各种硬件平台的要求，从而更好地满足实际应用场景的需求。

===============课程章节目录===============

1.轻量化网络结构设计
2.实例分割相关的轻量网络并评估性能
使用知识蒸馏完成检测网络的压缩
知识蒸馏优化、低秩分解优化
使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝
网络剪枝
第04周
就业分析+岗位推荐
了解openppll架构
神经网络编译器简介
第06-07周

===============课程详细目录===============

1)\week 3
(2)\第04周
├─uint8量化一个网络-1.mp4
├─uint8量化一个网络-2.mp4
├─网络量化-1.mp4
├─网络量化-2.mp4
├─网络量化-3.mp4
├─网络量化-4.mp4
├─网络量化-5.mp4
(3)\第05周
(4)\第07周
├─ncnn-1.mp4
├─ncnn-2.mp4
├─ncnn-3.mp4
├─ncnn-4.mp4
├─ncnn-5.mp4
├─主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-1.mp4
├─主题：使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-2.mp4
(5)\第一周
(6)\第二周
(7)\week 3\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
├─使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-2.mp4
(8)\week 3\网络剪枝
├─网络剪枝-1.mp4
├─网络剪枝-2.mp4
├─网络剪枝-3.mp4
├─网络剪枝-4.mp4
├─网络剪枝-5.mp4
(9)\第05周\了解openppll架构
├─了解openppll架构-1.mp4
├─了解openppll架构-2.mp4
(10)\第05周\就业分析+岗位推荐
├─就业分析+岗位推荐-1.mp4
├─就业分析+岗位推荐-2.mp4
(11)\第05周\神经网络编译器简介
├─神经网络编译器简介-1.mp4
├─神经网络编译器简介-2.mp4
├─神经网络编译器简介-3.mp4
├─神经网络编译器简介-4.mp4
├─神经网络编译器简介-5.mp4
(12)\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
├─Lecture1 轻量化网络结构设计-2.mp4
├─Lecture1 轻量化网络结构设计-3.mp4
├─Lecture1 轻量化网络结构设计-4.mp4
├─Lecture1 轻量化网络结构设计-5.mp4
├─Lecture1 轻量化网络结构设计-6.mp4
(13)\第一周\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
├─Review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-2.mp4
(14)\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
├─使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-2.mp4
(15)\第二周\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
├─知识蒸馏优化、低秩分解优化-2.mp4
├─知识蒸馏优化、低秩分解优化-3.mp4
├─知识蒸馏优化、低秩分解优化-4.mp4
├─知识蒸馏优化、低秩分解优化-5.mp4