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Python社区  »  机器学习算法

系统梳理 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架,洞悉 AI 系统底层原理和算法

机器学习算法与自然语言处理 • 2 周前 • 25 次点击  

分布式技术是深度学习技术的加速器。

同时利用多个工作节点,分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型,能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。

《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》,力图从更宽的视角,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。

课程会针对Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle、TNN等框架,底层图编译优化,分布式并行计算通信优化,存储优化等,多个方面的讲解,帮助你的更好的认识并适应新框架带来的变化,加深对框架的技术把控能力。

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《首席Ai架构师
分布式高性能深度学习实战培养计划

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知识拓展、更多收获


01 专业的论文解读


在课程里,我们每1-2周会安排一篇经典论文供学员阅读,之后由老师帮助解读。   

▲节选至部分论文安排


02 行业案例分享


训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案。


下面是一场源自曾博士的分享↓↓↓

《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》

嘉宾简介:曾博士

计算机视觉,机器学习领域专家

先后在CVPR,ACMMM,TPAMI,SCI 期刊,EI 会议等发表超过30篇论文

▲专家直播分享



03 额外服务

1)GPU每月50小时使用权;

2)优秀学员奖学金,最高金额为2000;

3)小群答疑,五名学员+一名答疑助教(或主讲老师)+一名作业批改老师+一名班主任;

4)面试指导及内推,往期学员面试经验分享;


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