端侧AI

会议室:景阁II&III
出品人:吕承飞(吕行)

人工智能发展已进入“落地为王”阶段,端侧 AI 相比云侧... 展开 >

专题出品人:吕承飞(吕行)

阿里巴巴资深无线开发专家

吕承飞,花名吕行,阿里巴巴资深无线开发专家。2013年加入淘宝,经历手机淘宝超级 App 技术演化完整过程,主导手淘 iOS 架构升级、架构治理、稳定性以及性能等相关工作。2017年开始端侧 AI 方向探索,现负责端智能团队,构建开源端侧推理引擎 MNN,淘宝 AR 技术框架和美妆 AR 等创新应用,端计算技术框架和搜索推荐等创新应用。

地点:景阁II&III

专题:端侧AI

人工智能发展已进入“落地为王”阶段,端侧 AI 相比云侧 AI,具有低延时、保护数据隐私、节省云端计算资源等优势,现已成为端侧技术新热点,并且紧贴用户在 AR 特效、搜索推荐等有诸多创新应用。这里将介绍前沿的端侧 AI 创新应用、端侧 AI 技术(不只是推理)、端侧 AI 开放能力,让你听完结合自己业务快速上手,创造无限可能。

by 边红昌

快手
Y-Tech AI 工程负责人

为了解决移动端 AI 在不同应用场景下的产品性能和用户体验,快手自研了 YCNN 端上深度学习推理引擎。该引擎在不同硬件平台做了适配和指令级优化,可以让复杂神经网络模型在运行时得到加速实现;并与模型压缩配合,减少模型在空间和时间上的消耗;同时不影响算法精度并保证技术创新水平,便于部署在受限制的端上环境中。本次演讲我将分享 YCNN 端上模型设计和高效引擎设计,希望能够让大家在自身端侧 AI 的探索上有所启发。

演讲提纲:

1. 移动端AI应用场景

  • 短视频拍摄
  • 人体分析/场景理解
  • 智能图像处理
  • 智能美颜/风格化

2. 端上模型设计

  • 重点要素
  • 普适高效
  • 基于引擎特性的模型设计
  • 协同设计
  • 生成式模型实时化
  • 实时化难度与实战

3. 高效引擎设计

  • 整体框架介绍
  • 全平台覆盖/工具链
  • 混合精度量化方案设计
  • 定点与浮点混合使用
  • 端上引擎的优化策略
  • 算子融合/特殊优化/自动适配

4. 未来与展望

听众收益:

  • 端上 AI 实际的应用场景
  • 移动端模型设计

by 王群

百度
资深研发工程师

为了在 Web 前端中应用百度 AI 能力,百度自研出百度 Paddle.js 机器学习前端预测库,用于简单快速部署 AI 能力到网页等 Web 前端应用中。Paddle.js 采用了压缩和并行化加载技术,来保证庞大的神经网络模型更快的下载完成;除了常规性能和精度优化方法,它还针对神经网络生成和计算优化部分根据 Web 前端特性进行了优化,保证在浏览器环境中快速的运行;针对智能化场景,多个模型的复杂情况也给出了适合 Web 前端的优秀实践。

演讲提纲:

1. Web 前端智能化初探

  • Web 前端 AI 应用场景
  • 人像分割应用
  • 手势交互应用
  • 多模型复杂场景的应用

2. Paddle.js 助力 Web 智能化

  • 整体框架组成部分
  • 离线部分设计
  • 在线部分设计
  • 更简单的应用于web端
  • 难度与挑战

3. 高效要素

  • 常规优化策略
  • 特殊优化方法
  • 与端协同

4. 未来展望

听众收益:

  1.  了解 Web 前端中的 AI 应用场景
  2.  如何在 Web 前端中实现 AI 能力

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