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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首席AI架构师分布式高性能深度学习实战培养计划
├─第01周开班典礼
│  ├┈开班典礼1.mp4
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│  └┈开班典礼3.mp4
├─第02周基础理论及课程介绍
│  ├┈lecture1.mp4
│  ├┈lecture2.mp4
│  ├┈review1.mp4
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│  └┈review3.mp4
├─第03周并行及分布式框架概述
│  ├─01.框架概述
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│  │  └┈并行及分布式框架概述5.mp4
│  ├─02.代码实战
│  │  ├┈代码实战课程1.mp4
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│  │  └┈代码实战课程3.mp4
│  └─03.阅读paper
│  └─├┈如何阅读Paper1.mp4
│  └─└┈如何阅读Paper2.mp4
├─第04周环境安装与gitlab的使用
│  ├─01.环境安装与gitlab的使用
│  │  ├┈环境安装与gitlab的使用1.mp4
│  │  └┈环境安装与gitlab的使用2.mp4
│  ├─02.经典并行模式
│  │  ├┈经典并行模式1.mp4
│  │  └┈经典并行模式2.mp4
│  └─03.Speaker-Aware Talking-Head Animation
│  └─├┈SpeakerAwareTalkingHeadAnimation1.mp4
│  └─└┈SpeakerAwareTalkingHeadAnimation2.mp4
├─第05周卷积结构及其计算
│  ├─01.卷积结构及其计算
│  │  ├┈卷积结构及其计算1.mp4
│  │  ├┈卷积结构及其计算2.mp4
│  │  ├┈卷积结构及其计算3.mp4
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│  ├─02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC
│  │  ├┈EFFICIENTWINOGRADCONVOLUTIONVIAINTEGERARITHMETIC1.mp4
│  │  └┈EFFICIENTWINOGRADCONVOLUTIONVIAINTEGERARITHMETIC2.mp4
│  └─03.前后向算法
│  └─├┈前后向算法1.mp4
│  └─└┈前后向算法2.mp4
├─第06周目标检测算法
│  ├─01.目标检测算法
│  │  ├┈目标检测算法1.mp4
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│  │  ├┈目标检测算法4.mp4
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│  └─02.Distilling the Knowledge in a Neural Network
│  └─└┈DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork.mp4
├─第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin开发
│  ├─Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin开发
│  │  ├┈NvidiaTensort核心算法和Plugin开发-01.mp4
│  │  ├┈NvidiaTensort核心算法和Plugin开发2.mp4
│  │  ├┈NvidiaTensort核心算法和Plugin开发3.mp4
│  │  └┈NvidiaTensort核心算法和Plugin开发4.mp4
│  └─PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork
│  └─└┈Paper Distilling the Knowledge in a Neural Network.mp4
├─第08周 TensoRT详讲真实环境下的代码操作
│  ├─DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs
│  │  └┈DynamicNetworkSurgeryforEfficientDNNs.mp4
│  ├─LectureTensoRT详讲真实环境下的代码操作
│  │  ├┈TensoRT详讲真实环境下的代码操作1.mp4
│  │  ├┈TensoRT详讲真实环境下的代码操作2.mp4
│  │  ├┈TensoRT详讲真实环境下的代码操作3.mp4
│  │  └┈TensoRT详讲真实环境下的代码操作4.mp4
│  └─TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体
│  └─├┈插件的具体代码实现1.mp4
│  └─├┈插件的具体代码实现2.mp4
│  └─└┈插件的具体代码实现3.mp4
├─第09周个性化语音合成项目技术概览
│  ├─Improving Neural Network Quantization without RetrAIning using
│  │  └┈ImprovingNeuralNetworkQuantization.mp4
│  ├─Lecture 个性化语音合成项目技术概览
│  │  ├┈个性化语音合成项目技术概览1.mp4
│  │  ├┈个性化语音合成项目技术概览2.mp4
│  │  └┈个性化语音合成项目技术概览3.mp4
│  └─TensorRT SSD 推理
│  └─├┈TensorRTSSD推理1.mp4
│  └─└┈TensorRTSSD推理2.mp4
├─第10周计算图表示及优化
│  ├─WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks
│  │  └┈DataFreeKnowledgeDistillationforDeepNeuralNetworks.mp4
│  └─计算图表示及优化
│  └─├┈计算图表示及优化1.mp4
│  └─├┈计算图表示及优化2.mp4
│  └─├┈计算图表示及优化3.mp4
│  └─└┈计算图表示及优化4.mp4
├─第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture
│  ├─1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2
│  │  ├┈AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron21.mp4
│  │  ├┈AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron22.mp4
│  │  ├┈AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron23.mp4
│  │  └┈AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron240.mp4
│  ├─2-Workshop 说话人特征提取技术实现及环境搭建
│  │  ├┈说话人特征提取技术实现及环境搭建1.mp4
│  │  └┈说话人特征提取技术实现及环境搭建2.mp4
│  ├─3-Workshop Rethinking the Smaller
│  │  ├┈RethinkingtheSmaller1.mp4
│  │  └┈RethinkingtheSmaller2.mp4
│  └─4-Workshop 代码练习
│  └─└┈代码练习1.mp4
├─第12周声码器Wave序列生成算法实战-Lecture
│  ├┈PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4
│  ├┈Tacotron2合成模型实现1.mp4
│  ├┈Tacotron2合成模型实现2.mp4
│  ├┈声码器Wave序列生成算法实战1.mp4
│  ├┈声码器Wave序列生成算法实战2.mp4
│  ├┈声码器Wave序列生成算法实战3.mp4
│  └┈声码器Wave序列生成算法实战4.mp4
├─第13周 tensorrt实战
│  ├┈PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp4
│  ├┈tensorrt实战1.mp4
│  ├┈tensorrt实战2.mp4
│  ├┈tensorrt实战3.mp4
│  ├┈tensorrt实战4.mp4
│  └┈tensorrt实战5.mp4
├─第14周推荐系统概览
│  ├┈SimpleResourceConstrAInedStructureLearningofDeepNetworks.mp4
│  ├┈常用Attention的实现1.mp4
│  ├┈常用Attention的实现2.mp4
│  ├┈推荐系统概览1.mp4
│  ├┈推荐系统概览2.mp4
│  ├┈推荐系统概览3.mp4
│  ├┈推荐系统概览4.mp4
│  ├┈作业讲解1.mp4
│  └┈作业讲解2.mp4
├─第15周分布式参数服务器
│  ├┈HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp4
│  ├┈Horovodtensorflow应用1.mp4
│  ├┈Horovodtensorflow应用2.mp4
│  ├┈分布式参数服务器1.mp4
│  ├┈分布式参数服务器2.mp4
│  ├┈分布式参数服务器3.mp4
│  └┈分布式参数服务器4.mp4
├─第16周分布式推荐系统实战
│  ├┈Difacto中SGD算法的实现1.mp4
│  ├┈Difacto中SGD算法的实现2.mp4
│  ├┈DistributedTrAIningStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4
│  ├┈Mixed Precision TrAIning.mp4
│  ├┈分布式推荐系统实战1.mp4
│  ├┈分布式推荐系统实战2.mp4
│  ├┈分布式推荐系统实战3.mp4
│  ├┈分布式推荐系统实战4.mp4
│  ├┈分布式推荐系统实战5.mp4
│  ├┈深度学习框架技术-1.mp4
│  ├┈深度学习框架技术-2.mp4
│  ├┈深度学习框架技术-3.mp4
│  └┈深度学习框架技术-4.mp4
├─第17周训练加速高级技术1
│  ├┈Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4
│  ├┈TNN高效存储管理机制-1.mp4
│  ├┈TNN高效存储管理机制-2.mp4
│  ├┈训练及预测加速高级技术-1.mp4
│  ├┈训练及预测加速高级技术-2.mp4
│  ├┈训练及预测加速高级技术-3.mp4
│  ├┈训练及预测加速高级技术-4.mp4
│  ├┈训练及预测加速高级技术-5.mp4
│  └┈训练及预测加速高级技术-6.mp4
├─第18周训练及预测加速高级技术
│  ├┈模型压缩技术实现-1.mp4
│  ├┈模型压缩技术实现-2.mp4
│  ├┈训练加速高级技术1-1.mp4
│  ├┈训练加速高级技术1-2.mp4
│  ├┈训练加速高级技术1-3.mp4
│  ├┈训练加速高级技术1-4.mp4
│  ├┈训练加速高级技术1-5.mp4
│  └┈训练加速高级技术1-6.mp4
└─第19周最后一课
└─├┈Fast Locality Sensitive Hashing for Beam Search on GPU.mp4
└─├┈最后一课-1.mp4
└─└┈最后一课-2.mp4

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摘要：随着人工智能技术的飞速发展，首席AI架构师成为企业争夺的焦点。本文以“首席AI架构师分布式高性能深度学习实战培养计划”为中心，从课程设置、师资力量、实战项目和就业保障四个方面进行详细阐述，旨在为有志于成为首席AI架构师的人才提供参考。

1、课程设置

“首席AI架构师分布式高性能深度学习实战培养计划”的课程设置紧跟行业发展趋势，涵盖了深度学习、分布式计算、大数据处理等多个领域。课程内容丰富，包括理论知识和实战操作，旨在培养学员具备解决实际问题的能力。

课程分为基础阶段、进阶阶段和实战阶段。基础阶段主要讲解深度学习的基本原理和算法，为学员打下扎实的理论基础；进阶阶段深入探讨分布式计算和大数据处理技术，提升学员的技术水平；实战阶段则以实际项目为背景，让学员在实践中提升解决问题的能力。

此外，课程还注重培养学员的创新思维和团队协作能力，通过小组讨论、项目实践等形式，让学员在互动中不断成长。

2、师资力量

“首席AI架构师分布式高性能深度学习实战培养计划”拥有一支实力雄厚的师资队伍，包括国内外知名高校的教授、行业资深专家和一线工程师。他们具备丰富的教学经验和实践经验，能够为学员提供高质量的教学服务。

教授们擅长将理论知识与实际应用相结合，使学员在学习过程中能够更好地理解并掌握相关技术。行业专家则将最新的行业动态和实战经验传授给学员，帮助他们紧跟行业发展趋势。

此外，师资队伍还注重与学员的互动，及时解答学员在学习过程中遇到的问题，确保学员能够顺利完成课程学习。

3、实战项目

“首席AI架构师分布式高性能深度学习实战培养计划”注重实战，通过实际项目让学员将所学知识应用于实践。项目涵盖金融、医疗、教育等多个领域，具有很高的实用价值。

在实战项目中，学员需要独立完成项目需求分析、系统设计、代码编写和测试等工作。通过这个过程，学员能够全面提升自己的技术能力和项目经验。

此外，实战项目还注重培养学员的团队协作能力，让学员在项目中学会与他人沟通、协作，为将来步入职场打下坚实基础。

4、就业保障

“首席AI架构师分布式高性能深度学习实战培养计划”致力于为学员提供全方位的就业保障。课程结束后，学员将获得结业证书，该证书得到行业认可，有助于学员在求职过程中脱颖而出。

此外，学校还与多家知名企业建立了合作关系，为学员提供实习和就业机会。学员在课程期间即可参与企业项目，积累实战经验，提高就业竞争力。

总结：

“首席AI架构师分布式高性能深度学习实战培养计划”通过科学合理的课程设置、强大的师资力量、丰富的实战项目和全面的就业保障，为有志于成为首席AI架构师的人才提供了良好的学习平台。本文从四个方面对培养计划进行了详细阐述，旨在为学员提供有益的参考。

本文由nayona.cn整理

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