OpenVINO 相关分享
一、分享嘉宾简介
杨亦诚，英特尔OpenVINO应用工程师
毕业于约克大学电子工程系，深度学习解决方案专家。致力于边缘智能生态推广，拥有多年人工智能应用开发与项目落地经验。

二、主会场分享 - 如何提升Tensorflow的后端推理性能
概要：Tensorflow是一个非常受开发者欢迎的深度学习框架，可以完成从模型训练到部署的全部流程。同时，OpenVINO作为 Intel 平台下的原生推理框架，又可以帮助开发者在模型部署过程中实现性能加速。两者的结合势必如虎添翼。
本次我们将分享关于Tensorflow与openvino的集成架构设计，以及如何在tensorflow代码开发过程中，调用openvino后端能力,让tensorflow的开发者们只需稍微修改代码，就可显著增强推理性能。

三、分会场 3 - 编程工作坊 - 基于Tensorflow框架的模型训练及优化部署
Github链接：https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/blob/main/notebooks/301-tensorflow-training-openvino/301-tensorflow-training-openvino.ipynb