端侧AI模型部署入门、原理和进阶实战

作者简介

葳葳，硕士研究生，算法工程师。专注计算机视觉领域研究和开发十多年，具有多个成功的产品落地经验。 研究领域和方向：图像处理和深度学习算法开发；3D视觉和机器人；擅长算法优化：模型压缩、算法高性能计算、算法端云协同、端侧部署；嵌入式系统开发等。

内容简介

AI四要素：数据、算法、算力、场景理解力。笔者 认为场景理解力是决定产品成功的关键因素。 量产经验，包括产品落地经历、成功的AI产品等， 是算法工程师和项目管理者的核心竞争力。 选择一个小众的细分领域，专注聚焦做一个产品， 小团队也是有机会的，在这个细分赛道一样可以成功出 彩。 从学什么到做什么是一个好的转变，工程师做到从 技术思维到产品思维的转变非常重要，而且是越早越好 。 AI领域工程师，特别是高级算法工程师，以下的技 术栈就非常重要：编程能力是基本功，精通Python和 C/C++编程；精通一个或两个主流深度学习框架 （Pytorch或Tensorflow）；精通几个主流的硬件方案 （如高通处理器、RV1126、STM32单片机等）；精通算 法性能优化的多种方法（如Neon、HVX、DSP等高性能计 算、网络架构相关的NAS、知识蒸馏、剪枝和低bit模型 轻量化等）。需要时刻铭记：打百口不得甘泉的井，不 如专心打一口深井。 技术和产品的关系应该是融合互进的。产品不是以 追求极致的技术为目的，而是去 “倾听用户声音”和 不断提升用户体验感去持续创新和迭代。 对标业界大爆品”西瓜书”——周志华《机器学习》，我们这本叫花生书，作者曾在大厂工作十余年，有丰富的产品设计、模型部署和团队开发经验，本书适合边读边实战