以深度神经网络技术为代表的人工智能技术在移动端应用日趋广泛。Tensorflow Lite 作为 Tensorflow 深度学习框架生态的重要组件，从 2017 年开源发布以来，已经成为了全世界应用广泛的移动端神经网络推理引擎之一。本次演讲将主要介绍 Tensorflow Lite 在各方面取得的最新进展，以及这些进展如何帮助移动人工智能应用开发的具体实践。

内容大纲

1. Tensorflow Lite Introduction

• Tensorflow 生态概览
• Tensorflow Lite 核心定位、基本能力以及优势
• 案例（比如 Google Arts and Culture App 等）

2. Tensorflow Lite 如何帮助移动应用开发者

• 介绍跨平台支持
• 介绍使用 Model Maker、ML-task Support -Library 等新开发助力工具来加速模型部署
• 案例：EfficientNet-Lite 模型
• 更多案例简介
• Bert QA、Style Transfer 等

3. 基于 Tensorflow Lite 神经网络引擎的增强开发

• 介绍 Tensorflow Lite 中的各种可扩展、可定制化机制及相关验证工具
• 结合 Tensorflow Lite 现有实现，具体介绍 Delegate 机制来加速推理，比如使用 AI 加速器
• 案例演示：CoreML/Hexagon Delegate

4. Tensorflow Lite 未来展望和生态共建

• 更多核心功能改善，比如体验更好的 Tensorflow 到 Tensorflow Lite 模型转换
• 更加完善的开发助力工具
• 鼓励分享更多案例实践和贡献更多模板应用

听众受益

1. 了解 Tensorflow Lite 基本定位以及核心优势；

2. 了解如何应用 Tensorflow Lite 快速进行应用开发；

3. 理解 Tensorflow Lite 中可扩展机制来实现神经网络引擎增强开发。

适合人群

对移动端人工智能应用开发感兴趣的开发者和架构师等。