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模型量化与嵌入式部署工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=模型量化与嵌入式部署的定义 · 学习目标 · 核心概念
课程导入目标=模型量化
02
嵌入式AI基础
目标=嵌入式系统架构 · MCU与SoC · NPU与DSP
AI嵌入式
03
模型部署流程
目标=从训练到推理的完整链路 · 模型导出 · 格式转换
模型部署流程目标=从训练到推…
04
数值表示基础
目标=定点与浮点 · 整数表示 · 位宽
数值表示基础目标=定点
05
量化基本原理
目标=量化误差来源 · 均匀量化 · 非均匀量化
量化基本原理目标=量化误差来…
06
训练后量化
目标=PTQ流程 · 校准集选择 · 激活值统计
训练后量化PTQ
07
量化感知训练
目标=QAT原理 · 伪量化节点 · 直通估计器
量化感知训练QAT
08
常见量化方法
目标=二值化 · 三值化 · 低位宽量化
常见量化方法目标=二值化
09
量化工具链
目标=TensorFlow Lite · PyTorch Quantizati… · ONNX Runtime
量化工具链TensorFlow
10
模型压缩协同
目标=剪枝 · 蒸馏 · 低秩分解与量化结合
模型压缩协同目标=剪枝
11
硬件加速基础
目标=SIMD · 向量指令 · 矩阵乘法加速
硬件加速基础SIMD
12
嵌入式推理引擎
目标=TFLite Micro · CMSIS-NN · NCNN
嵌入式推理引擎TFLite
13
算子量化实现
目标=卷积 · 全连接 · 池化
算子量化实现目标=卷积
14
量化精度评估
目标=精度指标 · 误差分析 · 逐层敏感度
量化精度评估目标=精度指标
15
部署性能评估
目标=延迟 · 吞吐 · 内存占用
部署性能评估目标=延迟
16
模型转换与优化
目标=ONNX转换 · 图融合 · 常量折叠
模型转换优化
17
边缘端部署实战
目标=在MCU上部署关键词唤醒模型 · 涵盖量化 · 转换
边缘端部署实战MCU
18
视觉模型部署实战
目标=在嵌入式NPU上部署Mobil… · 涵盖量化 · 编译与性能分析
视觉模型部署实战NPU
19
语音模型部署实战
目标=在DSP上部署语音识别前端模型 · 涵盖量化 · 内存优化与实时性保障
语音模型部署实战DSP
20
多模态部署实战
目标=在异构SoC上部署视觉与语音融… · 涵盖任务调度与资源分配
多模态部署实战SoC
21
常见问题与调试
目标=量化掉点 · 算子不支持 · 内存溢出
常见问题调试
22
量化与安全
目标=对抗样本 · 模型窃取 · 侧信道攻击
量化安全
23
自动化与调优
目标=自动量化 · 神经架构搜索与量化协同 · 贝叶斯优化
自动化调优
24
前沿进展
目标=大模型量化 · Transformer量化 · 扩散模型量化
前沿进展目标=大模型量化
25
项目实战一
目标=端到端图像分类嵌入式部署 · 从数据准备到量化 · 转换
项目实战一目标=端到端图像…
26
项目实战二
目标=端到端目标检测嵌入式部署 · 涵盖量化 · 剪枝
项目实战二目标=端到端目标…
27
项目实战三
目标=端到端语音唤醒嵌入式部署 · 涵盖量化 · 内存优化与低功耗设计
项目实战三目标=端到端语音…
28
综合提升
目标=跨平台部署策略 · 模型更新与OTA · 版本管理
综合提升目标=跨平台部署…
29
课程总结
目标=知识体系回顾 · 核心方法梳理 · 工程经验提炼与学习路径建议
课程总结目标=知识体系回…
30
扩展与展望
目标=行业应用案例 · 职业发展 · 开源社区
扩展目标=行业应用案…