AI赋能，定义未来——嵌入式学生人工智能社团公开课顺利举行

2020年3月28日，十大买球平台排行榜学生嵌入式人工智能社团借助钉钉直播举行了“AI赋能，定义未来”线上主题公开课。公开课面向十大买球平台排行榜全校学生，邀请到了十大靠谱外围买球网站测控技术与仪器专业2018届毕业生聂若峰，电子信息技术及仪器专业2018级研究生郑楷作为主讲嘉宾。共吸引了78位来自各个专业的同学在线参与。

本次活动旨在给同学科普AI在嵌入式、画质增强两个领域中的前沿咨询和成果，分为两个专题。由聂若峰学长主讲的专题“AI赋能超高清画质增强”给同学们介绍了产业发展趋势、超分领域发展进程以及部分轻量化模型的简述。郑楷学长主讲的专题“AI赋能嵌入式”则首先向同学们介绍了云服务的局限，进而引出嵌入式部署的对应优点，简单介绍了相应的嵌入式应用和深度学习的概念、算法以及实践操作。

下午两点，在主持人简单开场后公开课正式开始，聂若峰学长分享了画质增强产业的趋势和时代背景，然后通过视频三“率”：“分辨率、帧率、码率”，介绍了画质增强领域主要可能的研究范畴与相关概念的定义，说明了通过人工智能可以在相应领域实现的若干个目标：超分辨率、色彩增强、自适应去噪、自适应去模糊、去划痕、（黑白）智能上色、SDR2HDR等。接着具体阐明超分辨率的实现方法，从图像采样传统方法入手，用具体实例解释各种采样的方法，鞭辟入里，并引出了cnn-based的采样优势，详细介绍了cnn。在讲完Linear、Dense、 Attention以及GAN网络结构后，聂若峰学长讲到了客观的评价指标算法与主客观评估的矛盾，并由此给出了主观指标的算法，也对于损失函数优化进行了分析。最后，学长联系自己的实践经验分享了一些实际实现的建议。第一个专题分享到此告一段落。

   公开课第二个专题由郑楷学长分享。郑楷学长首先介绍了云服务的局限，引出嵌入式部署的对应优点，接着简单介绍了嵌入式的相应应用：自动驾驶、安防、AI相机、语音唤醒等。通过这些例子让参加公开课的同学形象且直接地体会到嵌入式AI的广泛应用。讲完应用，郑楷学长解释了深度学习的一些基本概念，作为后续的分享的基础。随着讲解内容不断深入，郑楷学长引出了模型压缩和图优化的相关操作，包括参数剪枝、参数共享（量化）、轻量化网络、知识蒸馏以及层融合。在模型优化加速部分，主要涉及了卷积计算策略和针对计算特性优化，内容难度进一步提高。最后，郑楷学长分析对比了目前主流的训练框架和部署工具，在框架和工具的选择上给大家提供了自己的一些建议。

   提问环节中，郑楷学长针对大家关于深度学习如何入门以及学习经验方法给出了自己的答案：深度学习入门要先了解相关概念，了解普通的任务要求与目标，再了解具体算法，最后实践项目。在学习过程中可以多借鉴网上论文，主要看introduction，了解实验结果与思路。把类似的论文放在一起看，多做同类研究方向的不同论文之间的比较，多写代码、多做实验。

   至此，本次活动顺利结束。感谢聂若峰学长和郑楷学长精彩且不失专业性的分享，在这段疫情尚未结束、同学还未能返校的居家时间，为参与活动的同学增添了一次宝贵的学习机会。

图、文/彭悦诚 沈伟杰