溫聲提醒!
四月份台灣人工智慧小聚高雄場,即將於 4/20 (二) 舉辦,地點在高雄軟體園區的 K Square。
主題1:【A Survey of Model Prunning】黃顯堯 (台灣人工智慧學校 AI 工程師),為大家介紹如何透過 Model pruning (模型剪枝),修剪掉模型當中冗餘的參數,使得模型可以更加精簡化、輕便化。
主題2:【AI 自然語言應用場域及情境】Mic (易晨智能創辦人),分享有關 AI 語音識別以及自然語意分析如何產品化的應用,在這次分享之中將會例舉出已經上線導入的一些場域,其中包含在傳統產業也能導入 AI 提升工作效率。
活動時間於 4/20 週二晚上六點半開始報到入場,地點在高雄市前鎮區復興四路20號 臺灣產學策進會 K Square。
歡迎大家參加,免費報名,名額有限,趕快點擊以下連結申請!
活動資訊與線上報名:https://neti.cc/AjzrxNe
主辦單位:台灣人工智慧學校南部分校
協辦單位:經濟部加工出口區管理處
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上周在高雄亞洲新灣區舉辦的台灣人工智慧小聚,反應熱烈,回饋極度好評!
緊接著第二場高雄小聚即將於 4/20 (二) 舉辦,地點一樣在高雄軟體園區的 K Square。
主題1:【A Survey of Model Prunning】黃顯堯 (台灣人工智慧學校 AI 工程師),為大家介紹如何透過 Model pruning (模型剪枝),修剪掉模型當中冗餘的參數,使得模型可以更加精簡化、輕便化。
主題2:【AI 自然語言應用場域及情境】Mic (易晨智能創辦人),分享有關 AI 語音識別以及自然語意分析如何產品化的應用,在這次分享之中將會例舉出已經上線導入的一些場域,其中包含在傳統產業也能導入 AI 提升工作效率。
活動時間於 4/20 週二晚上六點半開始報到入場,地點在高雄市前鎮區復興四路20號 臺灣產學策進會 K Square。
歡迎大家參加,免費報名,名額有限,趕快點擊以下連結申請!
活動資訊與線上報名:https://neti.cc/AjzrxNe
主辦單位:台灣人工智慧學校南部分校
協辦單位:經濟部加工出口區管理處
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AI國際鏈結辦公室於11/22(四)舉辦一場AI專題演講!
演講詳細資訊如下,歡迎大家踴躍參加!
#題目: AI Chip Design Challenges at the Edge – from Deep Learning Model to Hardware.
#講者: Bike Xie, Director of engineering, Kneron Inc
#時間: 2018/11/22(四)10:00-11:20AM
#地點: 國立清華大學 台達館106室
#報名及詳細資訊: https://reurl.cc/yEv58
#演講摘要: Since the remarkable success of AlexNet on the 2012 ImageNet competition, deep learning models and especially CNN models have become the architecture of the choice for many computer vision tasks. However, inference of a CNN model can be highly computational expensive, especially for the end-user devices, such as the internet of thing (IoT) devices, which have a very limited computing capability with low-precision arithmetic operators. A typical CNN model might require billions of multiply-accumulate operations (MACs), load millions of weights, and draw several watts power for a single inference. Limited computing resources and storage become the major obstacle to run computation-hungry CNN on IoT devices.
Many design techniques in the area of model structure, compiler, and hardware architecture are making it possible to deploy CNN models on edge devices. This report discusses the design challenges for AI chip at the edge and briefly introduces these design techniques. A well-designed small size model might only require much less storage and computation resource. Therefore, model compression techniques including pruning, quantization, model distillation become substantial to deploy CNN models on edge devices. Compiling CNN models to hardware instructions is another critical step. operation fusion, partition, and ordering might significantly improve the memory efficiency and model inference speed. Finally, hardware architecture for AI chip is currently one of the hottest topics in circuit design. Dedicated AI accelerators provide an opportunity to optimize the data movement in order to minimize memory access and maximize MAC efficiency.
主辦:國立清華大學AI創新研究中心專案-國際鏈結計畫
聯絡資訊:
田小姐 03-5715131 分機34908
黃小姐 03-5715131 分機34905
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