专题：百度深度学习技术解读与应用

演讲提纲：

1. 飞桨整体介绍，技术全景图、架构、特色
2. 飞桨核心框架2.0升级，2.0系列升级新特性
3. 飞桨官方开源模型库，图像分类、目标检测、自然语言处理等模型

你将获得：

1. 了解深度学习框架的架构和核心技术，明白深度学习算法开发基本原理
2. 掌握飞桨核心框架2.0系列的新特性，更高效地深度学习算法研发
3. 了解飞桨对外提供的模型库，低成本地实现深度学习算法在视觉、NLP等领域的应用落地

随着深度学习的不断发展和产业落地，相应的各色芯片、手机端和物联网等场景 AI 落地均日益成熟，适用于多种硬件，多种平台的深度学习推理引擎成为必须。飞桨生态的轻量化推理引擎 Paddle Lite 就是根植于此类需求，经过专门设计和充分迭代的推理引擎，致力于众多硬件、平台的高性能推理的支持。

本主题通过解析轻量化部署的场景的特殊性，讲解 Paddle Lite 中的重要设计，讲解其中的技术决策；解析相应的效果，大致的使用方法，最后介绍其支持的一些典型应用。

演讲提纲：

1. 深度学习硬件和平台应用场景介绍
2. Paddle Lite 简介，在飞桨生态中位置
3. 特性介绍
4. 部分特性设计介绍
5. 应用简介

你将获得：

1. 了解移动端部署的场景、相应的挑战
2. 学习 Paddle Lite 的使用方法
3. 了解移动端推理引擎的架构设计，有助于在自己业务中复用一些技术抉择

演讲提纲：

1. AI 开发双平台模式的思考和建设
2. 零门槛开发建模特点以及核心技术点
3. 全功能开发建模特征以及核心技术点

你将获得：

1. 了解AI开发平台当前的发展情况
2. 了解autoDL的业务场景和核心技术
3. 了解企业级AI开发平台建设的关键功能以及核心技术