欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的稀疏约束结构化模型剪枝实战》。所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。
本次课程内容
好的模型结构是深度学习成功的关键因素之一，不仅是非常重要的学术研究方向，在工业界实践中也是模型是否能上线的关键。对各类底层深度学习模型设计和优化技术理解的深度是决定我们能否在深度学习项目中游刃有余的关键。
模型优化/压缩所研究的就是如何用更少的资源，更快的速度获得与更大模型相关的性能，其中模型的稀疏化与裁剪是非常重要的方向。
在模型剪枝技术中，结构化剪枝是粒度较大，稳定性较好的方法，为了加深对该方法的理解，本次开设了一个经典的稀疏约束结构化模型剪枝实战，详解其原理与实现，本次课程经过剪辑后的总时长约为80分钟，课程定价为49元，各部分课程内容与时长如下：
部分
内容
时长(分钟)
第1节
模型剪枝基础
24

第2节
原理简介
5
第3节
模型训练
18
第4节
剪枝与结果比较
30
下面我们来简单看一下各部分的内容：
第1部分：介绍模型剪枝的基础，本小节内容可以免费收听。
第2部分：介绍本次使用的方法及其简单的原理，本小节内容可以免费收听。
第3部分：详解基准模型的搭建与训练。
第4部分：基于训练好的模型，根据不同的剪枝率进行裁剪，比较不同裁剪率下的实验结果。
本次课程为录播课程，讲师为言有三，技术社区《有三AI》创始人。
先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP。
拥有超过7年的计算机视觉从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，著有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，拥有10余项发明技术专利与学术论文。
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讲师要求如下：
(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。
(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。
(3) 有三AI已有生态成员优先。
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