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
│ │ └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