你是否发现在移动设备和物联网设备上部署神经网络很困难?你有没有发现训练神经网络太慢了?本课程深入探讨有效的机器学习技术，在资源受限的设备上实现强大的深度学习应用。主题涵盖了有效的推理技术，包括模型压缩、修剪、量化、神经结构搜索和蒸馏;高效的训练技术，包括梯度压缩和设备上迁移学习;其次是针对视频、点云和NLP的特定应用模型优化技术;以及高效的量子机器学习。通过一个与移动AI相关的开放式设计项目，学生将获得在微控制器、手机和量子机器上实现深度学习应用的实际经验。