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边缘AI剪枝与知识蒸馏模型压缩入门到精通

共计 30 章节
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01
课程导入
边缘AI与模型压缩的背景 · 学习目标 · 课程整体框架与学习路径
课程导入AI
02
边缘AI基础
边缘计算概念 · 边缘设备类型（MCU · NPU
AI边缘
03
深度学习模型基础
卷积神经网络（CNN） · Transformer · 常见模型（ResNet
深度学习模型基础CNN
04
模型压缩概览
剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型压缩概览剪枝
05
剪枝基础
剪枝的定义 · 分类（结构化/非结构化 · 静态/动态）
剪枝基础剪枝的定义
06
非结构化剪枝
细粒度权重剪枝 · 稀疏训练 · 掩码机制
非结构化剪枝细粒度权重剪枝
07
结构化剪枝
通道剪枝 · 滤波器剪枝 · 层级剪枝
结构化剪枝通道剪枝
08
剪枝流程与工具
训练-剪枝-微调流程 · 迭代剪枝 · 一次性剪枝
剪枝流程工具
09
剪枝实战（PyTorch）
以ResNet/MobileNet为… · 实现通道剪枝 · 微调
PyTorch剪枝实战
10
剪枝实战（TensorFlow）
使用TF MOT进行权重剪枝与通道剪… · 导出TFLite模型并部署到边缘设备
TensorFlow剪枝实战
11
剪枝进阶
自动剪枝（AMC · NetAdapt） · 基于强化学习的剪枝
剪枝进阶AMC
12
知识蒸馏基础
知识蒸馏概念 · 教师-学生网络 · 软标签与温度系数
知识蒸馏基础知识蒸馏概念
13
知识蒸馏变体
特征蒸馏（FitNets · Attention Transfer… · 关系蒸馏（RKD）
知识蒸馏变体FitNets
14
知识蒸馏进阶
在线蒸馏 · 多教师蒸馏 · 跨模态蒸馏
知识蒸馏进阶线蒸馏
15
知识蒸馏实战（图像分类）
以CIFAR-10/ImageNet… · 训练教师模型 · 蒸馏学生模型
知识蒸馏实战图像分类
16
知识蒸馏实战（NLP）
以BERT为例 · 蒸馏到TinyBERT/Distil… · 使用HuggingFace实现并评估…
NLP知识蒸馏实战
17
剪枝与蒸馏结合
剪枝+蒸馏联合优化策略（如Disti… · Learned Compressio… · 先剪后蒸
剪枝蒸馏结合
18
量化基础
量化原理 · 定点与浮点 · 对称/非对称量化
量化基础量化原理
19
量化与剪枝/蒸馏结合
量化感知剪枝 · 量化感知蒸馏 · 混合精度量化
量化剪枝
20
边缘AI部署框架
ONNX Runtime · TensorRT · OpenVINO
AI边缘
21
边缘硬件适配
不同硬件（ARM CPU · GPU · NPU
边缘硬件适配ARM
22
模型压缩评估体系
精度 · 模型大小 · 推理延迟
模型压缩评估体系精度
23
实战项目一
基于树莓派/手机的人脸检测模型压缩（… · 部署并测试实时性能
实战项目一基于树莓派
24
实战项目二
基于Jetson Nano的语义分割… · 实现边缘实时推理
实战项目二Jetson
25
实战项目三
基于MCU的语音唤醒词模型压缩（Ti… · 使用剪枝 · 蒸馏和量化将模型压缩至几十KB
实战项目三MCU
26
常见问题与调试
剪枝后精度骤降 · 蒸馏不收敛 · 量化掉点
常见问题调试
27
模型压缩自动化与工具链
AutoML压缩（如NNI · Distiller） · 压缩模型库（如TinyML Benc…
模型压缩自动化工具链
28
前沿趋势
动态剪枝 · 可逆网络 · 神经架构搜索（NAS）
前沿趋势动态剪枝
29
综合实战
从零构建一个完整的边缘AI模型压缩流… · 包括数据准备 · 模型训练
综合实战AI
30
课程总结与进阶路径
知识体系回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径