我們常說企業(yè)就是為了掙錢，學校就是可以安心做純粹科研的象牙塔，但在計算機領域，企業(yè)和學校，或者說工業(yè)界和學術界之間的人才流動、交流合作非常多，企業(yè)也都有自己的技術追求。

深度學習時代的新變化

深度學習時代的業(yè)界學界互動依然密集，常有企業(yè)與高校合作設立聯(lián)合實驗室、邀請高校教授擔任高管領導數(shù)據(jù)驅動決策的相關業(yè)務，企業(yè)自己的實驗室也頻頻向學術會議投遞論文并收獲頗豐：BAT 分別有研究性質濃厚的百度研究院、阿里達摩院、騰訊 AI Lab 和優(yōu)圖實驗室，每年產(chǎn)出大量各個方向的頂會論文；京東、滴滴有學術性質的實驗室，向數(shù)據(jù)挖掘方向高速進發(fā)；商湯、曠視、優(yōu)必選等技術導向的 AI 公司更是論文和比賽捷報頻出。

在全世界的人工智能大潮中，中國的影響力也越來越大，正在從目前的「優(yōu)秀的技術實踐者」，逐漸補上「新技術的發(fā)現(xiàn)者」的角色。其中一部分力量當然來自于高校的學者們，中國 AI 企業(yè)們積極的技術研發(fā)和學術研究熱情也值得贊揚。

雷鋒網(wǎng) AI 研習社也順應大潮，設立新的直播頻道「職播間」，依托雷鋒網(wǎng) AI 研習社社群和雷鋒網(wǎng)在 AI 行業(yè)的影響力，邀請中國 AI 企業(yè)的工程師、管理者們講解自己企業(yè)的研發(fā)成果和技術追求，讓更多人看到中國 AI 勢力的全面發(fā)展。我們希望幫學術青年打消一些疑慮、打破一些界限，在高校中就看到技術在企業(yè)中的實際應用成果，看到在企業(yè)中繼續(xù)進行面向解決方案的技術研發(fā)、但同時也保持學術性科研的職業(yè)路徑的可能性，同時也是為企業(yè)提供宣講、招聘 AI 工程師的渠道。

「職播間」歡迎各個高校實驗室和企業(yè)研究院聯(lián)系參與。企業(yè)研究院參與職播間也將在雷鋒網(wǎng)學術頻道 AI 科技評論旗下數(shù)據(jù)庫項目「AI 影響因子」中加分，歡迎聯(lián)系我們。

第二期分享預告

分享主題

面向低功耗AI芯片上視覺任務的神經(jīng)網(wǎng)絡設計

分享背景

隨著這幾年神經(jīng)網(wǎng)絡和硬件（gpu）的迅猛發(fā)展，深度學習在很多行業(yè)包括互聯(lián)網(wǎng)，金融，駕駛，安防等領域都得到了廣泛的應用。然而在實際部署的時候，許多場景例如無人駕駛，安防等對設備在功耗，成本，散熱性等方面都有額外的限制，導致了無法大規(guī)模應用深度學習解決方案。在這次分享中我會先介紹下當前做AI芯片的背景，然后講解怎么從算法角度去設計適合嵌入式平臺高效的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，用在視覺任務中。

分享嘉賓

黃李超，本科畢業(yè)于中山大學，在帝國理工碩士畢業(yè)之后于2014年加入了百度深度學習研究院。期間研發(fā)了最早的基于全卷積網(wǎng)絡的目標檢測算法DenseBox, 并在KITTI, FDDB等特定物體檢測數(shù)據(jù)集上長期保持第一名。 2015年作為初創(chuàng)人員加入地平線，現(xiàn)研究方向包括深度學習系統(tǒng)研發(fā)，以及計算機視覺中物體檢測，語義分割等方向。

分享提綱

1. 介紹當前AI芯片概況，包括現(xiàn)有的深度學習硬件發(fā)展情況，以及為何要神經(jīng)網(wǎng)絡去設計專門的芯片。

2. 從算法角度，講解如何設計高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡結構，使其既滿足嵌入式設備的低功耗要求，又滿足應用場景下的性能要求。

3. 分享高性價比的神經(jīng)網(wǎng)絡，在計算機視覺領域的應用，包括實時的物體檢測，語義分割等。

4. 當前，地平線芯片量產(chǎn)流片，產(chǎn)品落地，日益強大；未來，地平線將賦能萬物，讓每個人的生活更安全、更美好。歡迎理想與才華并存的小伙伴加入地平線，“芯”懷天下，“地”造未來！地平線2019年校招火熱進行中，五大方向崗位同步開放，校招小姐姐將帶來最全的校招政策解讀，回答大家感興趣的問題。

分享時間

8 月 29 日（星期三）  20:00

直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/537

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