随着世界变得越来越数字化，会话式人工智能成为了实现人与计算机交互的一种常见方式。而Nemo正是为对「对话式人工智能」感到好奇的开发者而打造，它是基于PyTorch的开源工具包，允许开发者快速构建实时自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和文本到语音（TTS）应用程序的模型。对话式AI塑造了人机交互的路径，使其更易于访问，且有助于弥合机器与人类之间的鸿沟。
此前绝大部分AI依赖云端实现，因为云端有更丰富的算力、GPU资源、机器学习平台等。随着AI芯片和边缘算力的不断发展，边缘智能（EdgeIntelligence，EI）已成为未来的趋势，越来越多的人选择在“边缘计算设备端”部署AI。
NVIDIAJetsonNano自年问世后，便在全球AIOT边缘计算应用领域掀起一阵狂潮，更在边缘人工智能与视觉联盟（EdgeAIandVisionAlliance）公布的年度最佳视觉产品奖名单中荣膺“最佳AI处理器”。
那么，如何在JetsonNano上部署Nemo训练的自动语音模型？在JetsonNano上玩转Nemo?
NVIDIA联合InfoQ，为广大有高性能计算和人工智能开发需求的开发者提供一系列AI开发相关的在线培训课程，从理论到实践，打破门槛，带你快速上手。
上一期，NVIDIA开发者社区经理李奕澎通过介绍ASR的工作流程和系统架构、详解ASR预训练模型Quartznet等内容将观众引领入门，学习使用Nemo快速完成自动语音识别中迁移学习的任务。
年4月28日20点-21点30分，李奕澎将为大家带来公开课第五期——快速实现ASR在边缘计算设备上的应用。
本次在线研讨会主要针对有语音语义和人工智能开发需求的开发者，通过本次在线研讨会，你可以获得以下内容：
JetsonNano及对话式AI工具包NeMo的介绍
学习搭建NeMo安装的前置环境
Nemo在JetsonNano上的安装攻略
Nemo在JetsonNano上完成中文语音识别任务
将训练好的模型部署在JetsonNano上进行推理
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