首席AI架构师 分布式高性能深度学习实战培养计划

 从更宽的视角来梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。

课程还会通过 对系统底层原理和算法的深度挖掘 ，提高你的认知水平，让你在行业中更具竞争力

课程目录

├──第01周 开班典礼

|   ├──开班典礼1.mp4  70.34M

|   ├──开班典礼2.mp4  72.24M

|   └──开班典礼3.mp4  73.88M

├──第02周 基础理论及课程介绍

|   ├──lecture1.mp4  193.10M

|   ├──lecture2.mp4  153.59M

|   ├──review1.mp4  72.24M

|   ├──review2.mp4  553.64M

|   └──review3.mp4  461.56M

├──第03周 并行及分布式框架概述

|   ├──01.框架概述

|   ├──02.代码实战

|   └──03.阅读paper

├──第04周 环境安装与gitlab的使用

|   ├──01.环境安装与gitlab的使用

|   ├──02.经典并行模式

|   └──03.Speaker-Aware Talking-Head Animation

├──第05周 卷积结构及其计算

|   ├──01.卷积结构及其计算

|   ├──02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC

|   └──03.前后向算法

├──第06周 目标检测算法

|   ├──01.目标检测算法

|   └──02.Distilling the Knowledge in a Neural Network

├──第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin开发

|   ├──Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin开发

|   └──PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork

├──第08周 TensoRT详讲 真实环境下的代码操作

|   ├──DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs

|   ├──LectureTensoRT详讲真实环境下的代码操作

|   └──TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体

├──第09周 个性化语音合成项目技术概览

|   ├──Improving Neural Network Quantization without Retraining using

|   ├──Lecture 个性化语音合成项目技术概览

|   └──TensorRT SSD 推理

├──第10周 计算图表示及优化

|   ├──WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks

|   └──计算图表示及优化

├──第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture

|   ├──1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2

|   ├──2-Workshop 说话人特征提取技术实现及环境搭建

|   ├──3-Workshop Rethinking the Smaller

|   └──4-Workshop 代码练习

├──第12周 声码器Wave序列生成算法实战-Lecture

|   ├──PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4  108.85M

|   ├──Tacotron2合成模型实现1.mp4  67.98M

|   ├──Tacotron2合成模型实现2.mp4  264.01M

|   ├──声码器Wave序列生成算法实战1.mp4  145.60M

|   ├──声码器Wave序列生成算法实战2.mp4  200.41M

|   ├──声码器Wave序列生成算法实战3.mp4  182.15M

|   └──声码器Wave序列生成算法实战4.mp4  211.25M

├──第13周 tensorrt实战

|   ├──PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp4  76.54M

|   ├──tensorrt实战1.mp4  191.33M

|   ├──tensorrt实战2.mp4  254.88M

|   ├──tensorrt实战3.mp4  151.37M

|   ├──tensorrt实战4.mp4  328.99M

|   └──tensorrt实战5.mp4  306.66M

├──第14周 推荐系统概览

|   ├──SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.mp4  129.05M

|   ├──常用Attention的实现1.mp4  45.84M

|   ├──常用Attention的实现2.mp4  169.23M

|   ├──推荐系统概览1.mp4  178.48M

|   ├──推荐系统概览2.mp4  133.76M

|   ├──推荐系统概览3.mp4  213.96M

|   ├──推荐系统概览4.mp4  248.56M

|   ├──作业讲解1.mp4  53.28M

|   └──作业讲解2.mp4  174.93M

├──第15周 分布式参数服务器

|   ├──HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp4  86.94M

|   ├──Horovodtensorflow应用1.mp4  51.40M

|   ├──Horovodtensorflow应用2.mp4  151.94M

|   ├──分布式参数服务器1.mp4  148.66M

|   ├──分布式参数服务器2.mp4  144.52M

|   ├──分布式参数服务器3.mp4  191.63M

|   └──分布式参数服务器4.mp4  168.76M

├──第16周 分布式推荐系统实战

|   ├──Difacto中SGD算法的实现1.mp4  118.61M

|   ├──Difacto中SGD算法的实现2.mp4  83.13M

|   ├──DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4  147.37M

|   ├──Mixed Precision Training.mp4  75.69M

|   ├──分布式推荐系统实战1.mp4  108.56M

|   ├──分布式推荐系统实战2.mp4  97.75M

|   ├──分布式推荐系统实战3.mp4  119.11M

|   ├──分布式推荐系统实战4.mp4  74.33M

|   ├──分布式推荐系统实战5.mp4  157.52M

|   ├──深度学习框架技术-1.mp4  174.45M

|   ├──深度学习框架技术-2.mp4  180.86M

|   ├──深度学习框架技术-3.mp4  114.47M

|   └──深度学习框架技术-4.mp4  108.64M

├──第17周 训练加速高级技术1

|   ├──Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4  125.58M

|   ├──TNN高效存储管理机制-1.mp4  111.53M

|   ├──TNN高效存储管理机制-2.mp4  130.85M

|   ├──训练及预测加速高级技术-1.mp4  48.04M

|   ├──训练及预测加速高级技术-2.mp4  110.53M

|   ├──训练及预测加速高级技术-3.mp4  81.10M

|   ├──训练及预测加速高级技术-4.mp4  130.35M

|   ├──训练及预测加速高级技术-5.mp4  76.83M

|   └──训练及预测加速高级技术-6.mp4  236.77M

├──第18周 训练及预测加速高级技术

|   ├──模型压缩技术实现-1.mp4  68.03M

|   ├──模型压缩技术实现-2.mp4  112.17M

|   ├──训练加速高级技术1-1.mp4  82.50M

|   ├──训练加速高级技术1-2.mp4  70.46M

|   ├──训练加速高级技术1-3.mp4  120.09M

|   ├──训练加速高级技术1-4.mp4  105.00M

|   ├──训练加速高级技术1-5.mp4  166.30M

|   └──训练加速高级技术1-6.mp4  140.15M

└──第19周 最后一课

|   ├──Fast Locality Sensitive Hashing for Beam Search on GPU.mp4  102.24M

|   ├──最后一课-1.mp4  47.56M

|   └──最后一课-2.mp4  57.17M