AI on Qualcomm Innovators Development Kit的视频教程

chipseeker 2023-12-06 20:09:57

配合QIDK的开源GitHub:GitHub - quic/qidk,推出了25节免费的视频教程,内容列表如下

1)Course Introduction & Overview
2)Chapter 1a - Why On-Device AI Inference?
3)Chapter 1b - Connected Intelligent Edge and Hybrid AI
4)Chapter 1c - Qualcomm AI Engine: Benefits
5)Chapter 1d - Qualcomm Hexagon Processor Advantage
6)Chapter 1e - Qualcomm AI Engine: Hardware & Data Types
7)Chapter 1f - Qualcomm AI Stack
8)Chapter 1g - Qualcomm Neural Processing SDK: Overview & Workflow
9)Chapter 1h - Conversion, Quantization and Execution Examples
10)Chapter 2a - Introduction to QIDK
11)Chapter 2b - QIDK Tools: SNPE Docker and PySNPE
12)Chapter 2c - PySNPE: Model Deployment and Prototyping
13)Chapter 2d - QIDK Model Conversion Guide
14)Chapter 2e - Replacement and User-Defined Operators
15)Chapter 2f - QIDK Model Accuracy - Mixed Precision
16)Chapter 3a - AI Model Efficiency Toolkit (AIMET)
17)Chapter 3b - Quantization
18)Chapter 3c - AIMET Workflow
19)Chapter 3d - AIMET Benefits and Features
20)Chapter 3e - Quantization Techniques: PTQ & QAT
21)Chapter 3f - AIMET Auto-Quant and API Integration
22)Chapter 3g - AIMET Results
23)Chapter 3h - AIMET Model Zoo
24)Chapter 4a - SNPE Docker Walkthrough, Installation and Setup
25)Chapter 4b - Object Detection with YoloNas

教程链接如下 : https://qwa.qualcomm.com/course-catalog/AI-on-QIDK

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内容概要:本文提出了一种结合事件触发控制(Event-Triggered Control, ETC)与模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive Control, MRAC)的先进控制策略,用于解决具有非线性参数不确定性及时变特性的线性连续系统的控制问题。该方法通过引入事件触发机制有效减少了控制器与执行器之间的通信频率,降低了资源消耗,同时利用MRAC在线估计并补偿系统中的未知参数和外部扰动,确保闭环系统的稳定性与优异的跟踪性能。文中详细阐述了控制律的设计过程、自适应律的构造以及基于李雅普诺夫稳定性理论的系统收敛性分析,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现并验证该方法在顶刊IEEE Transactions on Automatic Control(TAC)级别研究中的有效性。; 适合人群:具备扎实的自动控制理论基础、熟悉现代控制方法与李雅普诺夫稳定性分析,熟练掌握Matlab/Simulink仿真工具的研究生、高校教师及科研人员,特别适用于从事事件触发控制、自适应控制、鲁棒控制及智能控制等前沿方向的研究者。; 使用场景及目标:①复现并深入理解高水平控制领域期刊(如IEEE TAC)中关于ETC与MRAC融合的先进控制算法;②掌握事件触发机制在资源受限系统(如无线传感网络、嵌入式系统)中的设计与分析方法;③应用于航天器姿态控制、工业机器人、智能电网等存在参数时变、外部扰动及通信成本高昂的实际工程系统的控制设计与仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐模块分析其实现逻辑,重点关注事件触发阈值的设计、自适应参数更新律的离散化处理以及李雅普诺夫函数的构造过程,并尝试在不同系统参数和扰动条件下进行仿真实验,以全面掌握该方法的性能边界与工程适用性。

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