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  • 文章介绍
  • 课程简介:

    贪心科技作为国内AI人才战略服务商,面向企业和个人提供以 “内容+技术+平台” 为核心的人才服务解决方案。

    面向企业,我们提供以 “解决行业AI业务问题” 为目标的人才梯度的搭建和培养方案;面对个人,我们提供以”解决职业发展ROI”为目标的终身学习方案。

    经过短短4年的发展,先后完成三轮融资,已面向国内外企业输送AI人才多达10万人,大多分布在Google、微软、阿里、字节跳动、美团等知名企业,同时,为国内外互联网、医疗服务、教育、制造业、零售等客户提供优质服务。

     

    课程目录:

    、AI架构师>
    ├<第01周 开班典礼>
    │ ├开班典礼1.mp4
    │ ├开班典礼2.mp4
    │ └开班典礼3.mp4
    ├<第02周 基础理论及课程介绍>
    │ ├lecture1.mp4
    │ ├lecture2.mp4
    │ ├review1.mp4
    │ ├review2.mp4
    │ └review3.mp4
    ├<第03周 并行及分布式框架概述>
    │ ├<01.框架概述>
    │ │ ├并行及分布式框架概述1.mp4
    │ │ ├并行及分布式框架概述2.mp4
    │ │ ├并行及分布式框架概述3.mp4
    │ │ ├并行及分布式框架概述4.mp4
    │ │ └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
    │ │ ├代码实战课程2.mp4
    │ │ └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
    │ │ └卷积结构及其计算4.mp4
    │ ├<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
    │ │ ├目标检测算法2.mp4
    │ │ ├目标检测算法3.mp4
    │ │ ├目标检测算法4.mp4
    │ │ └目标检测算法5.mp4
    │ ├<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 个姓化语音合成项目技术概览>
    │ ├<Improving Neural Network Quantization without Retraining using>
    │ │ └ImprovingNeuralNetworkQuantization.mp4
    │ ├<Lecture 个姓化语音合成项目技术概览>
    │ │ ├个姓化语音合成项目技术概览1.mp4
    │ │ ├个姓化语音合成项目技术概览2.mp4
    │ │ └个姓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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    666资源站 » 贪心科技-首席AI架构师分布式高性能深度学习实战培养计划[完结]

    常见问题FAQ

    视频课程的格式是什么
    视频不加密,网盘在线学习,课程免费更新,持续更新
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    自动发货,提供百度云链接和提取码【如失效点击网站右侧联系客服】】
    有些资源没更新完结怎么办
    本站资源包更新至完结,后续可以点击链接获取
    有问题不懂想咨询怎么办
    咨询邮箱:2582178968@qq.com Q群:790861894
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