面向移动与边缘设备的人工智能系统

以深度学习为代表的的机器学习技术已经掀起了新一代人工智能的浪潮。系统研究作为上层算法应用与下层硬件结构之间的桥梁,在其中扮演了关键的角色。已有的系统研究主要从云计算和数据中心的角度出发,代表性工作是分布式深度学习训练系统的构建与优化。然而,随着终端深度学习应用的蓬勃发展、用户对隐私的日益重视以及5G时代的到来,越来越多的模型需要在移动和终端设备上进行运算,而不是通过计算卸载的方式在云端进行,这就为系统研究带来了新的挑战和机遇:如何在硬件资源受限的终端设备上运行复杂的人工智能应用?在本次分享中,徐梦炜将介绍其在这一领域的一系列研究尝试。

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面向移动与边缘设备的人工智能系统课程简介:

以深度学习为代表的的机器学习技术已经掀起了新一代人工智能的浪潮。系统研究作为上层算法应用与下层硬件结构之间的桥梁,在其中扮演了关键的角色。已有的系统研究主要从云计算和数据中心的角度出发,代表性工作是分布式深度学习训练系统的构建与优化。然而,随着终端深度学习应用的蓬勃发展、用户对隐私的日益重视以及5G时代的到来,越来越多的模型需要在移动和终端设备上进行运算,而不是通过计算卸载的方式在云端进行,这就为系统研究带来了新的挑战和机遇:如何在硬件资源受限的终端设备上运行复杂的人工智能应用?在本次分享中,徐梦炜将介绍其在这一领域的一系列研究尝试。

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面向移动与边缘设备的人工智能系统授课教师:

徐梦炜-北京大学信息科学技术学院2015级博士生-北京大学-

徐梦炜,北京大学信息科学技术学院2015级博士生,师从黄罡教授与刘譞哲副教授,将于2020年加入北京邮电大学担任特聘副研究员,博士生导师。主要研究方向为移动与边缘计算,已在相关领域的国际顶级会议如MobiCom,MobiSys,UbiComp,WWW等发表多篇论文。

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