深度学习框架及系统部署实战（微课视频版）

融合智能，释放未来！
从理论到实践，理解并掌握高效部署深度学习模型的关键策略与技巧。
揭示将人工智能引入现实世界的无限潜力，让智能变革触手可及。

在数字化时代，嵌入式人工智能系统和深度学习等技术变得越来越重要。在嵌入式平台上进行深度学习推理时会受到计算能力、存储空间、能耗等资源限制的挑战。本书从深度学习模型在资源受限的硬件平台上部署的角度，介绍嵌入式AI系统的基本概念、需求、挑战，以及其软硬件解决方案。 本书共分为7章。第1章介绍了边缘计算； 第2章介绍了嵌入式AI系统的基本概念及其面临的需求与挑战； 第3章介绍了嵌入式AI系统的硬件解决方案； 第4~6章介绍了嵌入式AI系统的软件解决方案，包括DNN模型的构建及实现、轻量级DNN模型的构建、模型轻量化方法及实现； 第7章介绍了DNN模型的硬件部署。本书提供了基于Python语言和Torch API的大量代码解析，并针对Intel系列和NVIDIA系列芯片的硬件部署分别进行介绍。 本书适合作为高等院校计算机专业、软件工程专业的教材，也可供对深度学习、计算机视觉、嵌入式AI系统等感兴趣的开发人员、广大科技工作者和研究人员参考。