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日程安排
| 日期 | 标题 | 演讲者 |
|---|---|---|
| 2021年9月7日 | 构建极小模型的自底向上方法 | Neuton.AI |
| 2021年9月16日 | TWS耳机语音增强技术 | Soundplus |
| 2021年9月21日 | 使用Ailia SDK优化Arm NEON和Vulkan上的神经网络推理性能 | Ax Inc |
| 2021年10月5日 | EON Tuner：用于真实嵌入式设备的AutoML | Edge Impulse |
| 2021年10月28日 | ARM架构端侧AI视觉算法的开发到部署 | ICE TECH |
| 2021年11月2日 | Getting started with running Machine Learning on Arm's Ethos-U55 | Arm |
简介：
构建极小模型的自底向上方法
日期：2021年9月7日
时间：太平洋标准时间上午8点/北京时间晚上11点
Blair Newman@Neuton首席技术官
今天创建的神经网络包含越来越多的系数和神经元，需要不断提高的处理能力。大多数神经网络基于预定的结构，在优化过程中，只有神经元参数进行优化，而结构本身保持预定。这是网络规模不必要增长的主要原因。
在本次技术讲座中，我们将向您展示Neuton如何采取完全不同的方法，使模型比Tensorflow lite和Pytorch等其他框架更小1000倍，速度更快1000倍。
TWS耳机语音增强技术
日期：2021年9月16日
时间：北京时间晚上7点
Xiang Jingpeng (项京朋)@SoundPlus
SoundPlus与Arm共同携手对SoundPlus的AI语音增强算法（SVE-AI）进行了优化，并将其成功地运行在Arm的Cortex M4F和M33 MCU上，实现了功耗与性能之间的平衡。
使用Ailia SDK优化Arm NEON和Vulkan上的神经网络推理性能
日期：2021年9月21日
时间：太平洋标准时间上午8点/北京时间晚上11点
演讲者待定@AxInc
Ailia SDK是Ax Inc.和AXELL CORPORATION开发和提供的边缘设备推理框架。它有三大优势：高速推理、跨平台支持和开发人员友好。
在本次演讲中，Ax Inc将介绍从头开始开发的ailia SDK的概述，并介绍一种利用ailia SDK的知识在Arm环境中高速推断神经网络的优化方法。在ailia SDK的例子中，它在Arm环境中以高速推断ONNX，我们将介绍使用NEON对Arm CPU的优化以及使用Vulkan对Arm Mali计算着色器代码的优化实现。此外，我们将演示各种机器学习模型如何在Arm环境中高速运行。
在本次讲座中，您将学到以下内容：
- 什么是ailia SDK？
- 如何以最低的开发成本实现边缘人工智能
- 利用NEON的人工智能加速方法
- 基于Vulkan的AI加速方法
EON Tuner：用于真实嵌入式设备的AutoML
日期：2021年10月5日
时间：太平洋标准时间上午8点/北京时间晚上11点
Mathijs Baaijens@Edge Impulse的EON Tuner技术负责人
找到分析传感器数据的最佳ML模型并不容易。哪些预处理步骤产生最佳结果？您应该选择哪些信号处理参数？当生成的模型需要在微控制器上运行时，如果存在延迟、内存和电源限制，则更是如此。AutoML工具可以提供帮助，但通常只关注神经网络，而忽略了TinyML在预处理和信号处理方面的重要作用。在本次实践课程中，我们将介绍EON Tuner，这是一种可供所有Edge Impulse开发人员使用的新工具，以及如何使用它在设备的约束范围内选择最佳模型。
ARM架构端侧AI视觉算法的开发到部署
日期：2021年10月28日
时间：北京时间晚上7点
北京智芯原动科技有限公司CTO liver Wang。
本次技术讲座将带您全面了解到ARM架构下端侧AI视觉算法的开发到部署。ICE TECH 将首先为您介绍ARM架构下的AI视觉算法和关键技术，包括：智能视频引擎IVE技术以及智能ISP成像技术。随后，将详细介绍端侧AI算法的开发和部署过程，包括：开发流程，深度学习部署框架，NCNN，优化要点以及NNIE。最后，以路内停车（高位视频和视频桩）为例，我们将与您分享一些精彩的应用案例。
Getting started with running Machine Learning on Arm's Ethos-U55
日期：2021年11月2
时间：太平洋标准时间上午8点/北京时间晚上11点
George Gekov, Engineer @Arm
在本次技术讲座中，您将学习在 microNPU上如何编译神经网络模型并运行一些ML应用程序。 Arm软件工程师George Gekov 还将分享使用固定虚拟平台 (FVP) 在 Ethos-U55 microNPU 上的自定义神经网络上执行推理的简单方法，这个操作不需要硬件即可完成。
