深度学习模型部署与剪枝优化实例

🚀 课程名称： 深度学习模型部署与剪枝优化实战

🎓 课程概览：

课程亮点：

• 🤿 专家指导：由机器算法领域的专家唐宇迪老师亲自带领，确保学员能够深入理解和掌握模型部署与优化的技术细节。
• 🧠 理论与实践结合：通过对Pytorch框架模版的使用，学习如何将YOLO-V3等经典算法应用于实际物体检测任务。
• ⚛️ 容器化部署：通过Docker工具实例展示深度学习项目的部署应用，让你的模型能够在不同环境下稳定运行。
• 🔍 深入理解模型剪枝：从顶级论文出发，详细解析网络剪枝的算法和原理，包括TensorFlow Serving的部署方法。
• ✨ 实战演练：通过大量图表、公式和案例分析，深入学习MobileNet V1、V2、V3网络模型的架构，掌握如何在不牺牲准确性的前提下，实现模型的优化与压缩。

课程内容概览：

• 📚 YOLO-V3物体检测部署实例：了解如何使用Pytorch框架进行物体检测任务的模型部署和优化。
• 🚀 Docker工具实战演示：掌握将深度学习项目打包为Docker容器，实现模型在不同环境下的可移植性。
• 🔧 TensorFlow Serving部署方法：详细学习TensorFlow Serving提供的模型部署服务，以及如何配置和使用。
• ✂️ 剪枝算法Network Slimming解读：从论文到代码，深入理解网络剪枝的原理和应用。
• 📈 MobileNet V1、V2、V3架构学习：通过案例分析，学习这三代轻量化网络模型的架构设计和优化方法。

🎓 目标受众：

• 数据科学家
• AI研究人员
• 机器学习工程师
• 算法实验者
• 对深度学习模型部署与剪枝优化有兴趣的初学者和高级开发者。

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