深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711、MXNet12、Leaf13、Theano14、DeepLearning415、Lasagne16、Neon17，等等。
上周我们在Tech Day（安创技术日）上分享了 TensorFlow 框架的基础介绍及应用案例。
下一次 Tech Day（安创技术日）线上分享，我们邀请到 OPEN AI LAB 技术总监叶建军，为我们带来“Caffe基本框架介绍及案例分析”的主题分享，了解关于开源深度学习框架Caffe的那些事儿。
Caffe全称为Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个被广泛使用的开源深度学习框架（在TensorFlow出现之前一直是深度学习领域GitHub star最多的项目），目前由伯克利视觉学中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）进行维护。Caffe的创始人是加州大学伯克利的Ph.D.贾扬清，他同时也是TensorFlow的作者之一，曾工作于MSRA、NEC和Google Brain，目前就职于Facebook FAIR实验室。Caffe的主要优势包括如下几点。
● 容易上手，网络结构都是以配置文件形式定义，不需要用代码设计网络。
● 训练速度快，能够训练state-of-the-art的模型与大规模的数据。
● 组件模块化，可以方便地拓展到新的模型和学习任务上。
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更多精彩内容，敬请关注Tech Day直播。
活动信息
主题：Caffe基本框架介绍及案例分析
时间：3月15日（周三） 20：00
地点：安创空间斗鱼直播间
分享提纲
——Caffe 背景知识介绍
——Caffe 工具的介绍
——Caffe 在Android平台上的实现
——Caffe 具体实现案例
在Caffe基本框架的解析下，结合具体实现案例、加深理解，更便于应用。
报名火热进行中，报名者有关于主题的问题均可在安创空间公众号下留言提问，嘉宾会在分享结束后选择性回答。
期待你的参与提问。
叶建军
OPEN AI LAB 技术总监
专注于GPU并行计算十多年，在英特尔公司主要负责GPU芯片的Power On、调试、功能的研发以及GPU技术在游戏、AR/VR和机器视觉上的应用。
擅长嵌入式系统的CPU和GPU协同工作，理解整个系统的设计，精通编译技术、3D图形技术。
加入开放智能实验室主要负责和领导深度学习在ARM平台上GPU和CPU的实现和加速。
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