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- 讲师好课 29
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适合人群：
想深度学习算法和应用的学生或从业者 想从事人工智能领域工作的学生和从业者想转行到人工智能领域的
课程目标：
精心梳理当前卷积神经网络的压缩和加速相关算法原理和实现细节，具体包括了网络裁枝、低秩估计、参数量化、模型蒸馏四种方法的原理与实现细节
课程简介：
备注：本课程不提供学习下载资料
课程大纲-深度模型压缩与加速
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第1章 网络裁枝 (58分钟 4节)
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第2章 低秩估计 (1小时46分钟 14节)
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第3章 参数量化 (1小时31分钟 6节)
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