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TinyML and Efficient Deep Learning Computing MIT 6.S965 Fall 2022
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Neural Architecture Search (Part I)
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Neural Architecture Search (Part I)
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课程目录
课程笔记
课时1:Basics of Neural Networks
课时2:Training Deep Nets with PyTorch
课时3:Pruning and Sparsity (Part I)
课时4:Pruning and Sparsity (Part II)
课时5:Pruning and Sparsity (Part II)
课时6:Quantization (Part I)
课时7:Quantization (Part I)
课时8:Quantization (Part II)
课时9:Neural Architecture Search (Part I)
课时10:Neural Architecture Search (Part II)
课时11:Neural Architecture Search (Part II)
课时12:Neural Architecture Search (Part III)
课时13:Knowledge Distillation
课时14:Knowledge Distillation
课时15:MCUNet- Tiny Neural Network Design for Microcontrollers
课时16:MCUNet- Tiny Neural Network Design for Microcontrollers
课时17:Distributed Training and Gradient Compression (Part I)
课时18:Distributed Training and Gradient Compression (Part I)
课时19:Distributed Training and Gradient Compression (Part II)
课时20:Distributed Training and Gradient Compression (Part II)
课时21:On-Device Training and Transfer Learning (Part I)
课时22:On-Device Training and Transfer Learning (Part I)
课时23:On-Device Training and Transfer Learning (Part II)
课时24:On-Device Training and Transfer Learning (Part II)
课时25:TinyEngine - Efficient Training and Inference on Microcontrollers
课时26:TinyEngine - Efficient Training and Inference on Microcontrollers
课时27:Efficient Point Cloud Recognition
课时28:Efficient Point Cloud Recognition
课时29:Efficient Video Understanding and Generative Models
课时30:Efficient Video Understanding and Generative Models
课时31:Efficient Transformers
课时32:Efficient Transformers
课时33:Basics of Quantum Computing
课时34:Basics of Quantum Computing
课时35:Quantum Machine Learning
课时36:Noise-Robust Quantum Machine Learning
课时37:Course Summary
课时38:Course Summary
课时39:AI Model EfficiencyToolkit (AIMET)
课时40:AI Model EfficiencyToolkit (AIMET)
时长:1小时4分0秒
日期:2023/07/29
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上传者:桂花蒸
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TinyML and Efficient Deep Learning Computing MIT 6.S965 Fall 2022
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