深度神经网络模型近年来一度被广泛应用在图像分类、物体检测、目标跟踪等视觉任务中，并且取得了很大成功。然而随着时代的发展，人们更加关注深度神经网络实际的应用性能。因此如何在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能够在实际场景中实时（>30帧）运行成为了AI研究的重点之一。

尤其是在移动端和嵌入式设备上，这些平台的内存资源少，处理器性能不高，功耗受限等特点，使得目前精度很高的模型根本无法在这些平台上进行部署并达到实时运行。由于存储空间和功耗等的限制，神经网络模型在移动设计和嵌入式设备上的存储与计算仍然面临着很大的挑战。

2021年5月，智东西公开课AI技术教研组聚焦轻量化网络模型的设计、模型压缩的方法以及模型部署的工具等内容，策划推出了「模型优化部署讲座」，并邀请到北京航空航天大学在读博士秦浩桐、德国慕尼黑大学在读博士顾金东、悉尼大学在读博士郭晋阳、威廉玛丽学院在读博士牛威、伍斯特理工学院在读博士赵一阳和美团无人车配送部算法专家余昌黔等，分别就模型量化、知识蒸馏、通道剪枝、模型剪枝、神经网络架构搜索、轻量级高分辨率网络等主题进行了深度讲解。

我们的课程将在智东西公开课知识店铺上以视频直播的形式进行，包含主讲和问答两个环节。主讲环节40分钟，问答环节20分钟，每个环节主讲老师都将通过视频直播的形式进行实时讲解与解答。

同时，我们还组建了技术交流群。加入交流群，除了可以免费收看讲座直播进行学习之外，还能与主讲老师，以及更多开发者和科研人员认识和交流。

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