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百度网盘下载点击快速获取相关资源
视频资源大小：18.4 GB类型：AI架构师
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V 8 F过 对系统底层原理和1 E s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
贪心科技[ J a G B f S Z-首席Ai架构师 分布式高性能深度学习实战培养计划 2
课程目录：
├─A k 3 ? a l [ { }─第01周 开班典礼. v @ a \ u a + h
| ├──开班典, / X F i 9礼1.mp4 70.34M
| ├─0 c g n u V─开班典礼2.[ g G V _ X V ! /mp4 72.24M
| └──开班\ B h ( H %典礼3.mp4 73.88M
├──第02周 基础理论及4 C * 3M k 6 : q贪心科技-首席AI架构c g g l : c t {师 分布式高性能深度学习实战培养计划课程介绍
| ├──lecture1.mp4 193.10M
| ├──t r w 0 # # Z 1 :lecture2.mp4 153.59M
| ├──review1.mp4 72.24M
| ├──review2.mp4 553.64M
|{ p e # ~ A – q └──e 4 J { z 5 Y Rreview3.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G D Z , &使用
| ├──02.经典并行模式
| └──03.Speaker-AwZ 1 % g l Rare Talking-Head Anii 4 b U x \ : A !mation
├──第05周 卷积结构及其计算
| ├──01.卷积结构及其计p G ]算
| ├──02.EFFICIENT WINOGRAD CONV( p 2OLUTION 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 L\ z G A N 8 vecture13 + C * NvidiaTensort核心算法和Plugin开发
| ├──Lecture1NvidiaTensort核心算法和PD S \ / glugin开发
| └──PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork
├──第08周 Tensoe x N 4 & $ n v =RT详讲 真实环境下的代码操作
| ├─v _ g * c S A S─Dynw K t 3 \ $ . eamice1 : K KtworkSurgeryorEfficientDNNs
| ├──* ^ u A i x u )LectureTensf \ ^oRT详讲真实环境下的代码操作
| └──TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体
├──第09周h s & s ^\ V i \ g d 个q . : ~ @ ?性化语音合成项目技术概览
| ├──Improving Neural Network Quantization wi6 i #thout Retraining using
| ├──LecU v O $ Q m W o Gture 个性化语音合成项目技术概览
| └──TensorRT SSD 推理
├──第10周 计算e$ 0 W 2 w \ 2 \ 2图表示及优化
| ├──WorkshopData-Free Knowle+ W /dge Distillation for Dee| s 5 q yp NeurF O @ fal Networks
| └──计算图表m B | k @ B Pb : \ z R *示及优化
├──第11周 At\ ) = vtentij I F Von-Based Seq2S+ D $ h G #eq模型Tacotron2-u* s % Z W T z U } G nLecture
| ├──1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2
|F T 0 1 ) – o ] ├──2-Works2 ] & M ohop 说话人特9 { = { 6 ] 3 p征提取技术实现及环境搭建
| ├──3-Workshop Rethinking the Smalle& q , * u N 3 _r
| └──4-Workshop 代码练习
├──第12周 声码器Wave序列生成算法实战-Lecture
| ├──PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTI8 + 9ONIMPR$ – COVINGTHEPERFORMANCE.mp4 108.85M
| ├─# w y m \ Z W─Tacotron2合成模型C y b @ % m e r %实现1.mp4 67.9n @ K . k v8M
| ├─, c ` x A2 $ ~ o \ X d h u o─T9 R \ ~ ( Kacotron2j $ . I ) i L p合成模型实= rO } R = J _ . m 8 t n现2.mp4 264.01M
| ├──声码器Wavw M \ t Z & \ $e序列生成算法实战1.mp4 145.60M
| ├──声码器2_ M J ` p K R gWave序列生成算法实战2.mp4 200.41M
| ├──声码器Wa{ i x x_ G N k L pve序列生成算法实战3.mp4 182.15M
| └──声码器Wave序列生成算法! 1 m o实战4.mp4 211.25M
├──第13周 tensorrtY L % O b . 1 ~实战
| ├──D ) V B ] . U P uPerformaG E ; G G y & E ?nceG+ | A m b I W n auaranteedNetworkAccelerationviaHi! 0 0 # ] J tghm 1 $q o T Y yOrderResidualQP – ;uantization.mU M J W = + i a 7p4 76.54M
|j C 5 R V : ; & C ├──tensT j * } g 4 } $ 3orrt实W ^ Q q战1.mp4 19y ~ , }1.33M
| ├──tensorrt实战2.mp4 254.88M
| ├─N a F | %─tensorrt实战3.mp4 151.37M
| ├──tensorrt实战J ` K L4.mp4 328.99M
| └──tensorrt实战5.mp4 306.66M
├──第14周 推荐系统概览
| ├──Simpl| Q l F 0 j \ @eResourceConstrainedSa / _ N W ) u xtructureLearningofDeepNetworksf Q i [ s Y ? 4.mp4 129.05M
| ├──常用Attention的实现1.mp4 45.84M
| ├# 3 X f _ 0 Q J o──常用Attention的实现2.mp4 169.23M
| ├──推荐系统概览1.mH ` O ]p4 178.48Mc P n
| ├X + d 2 – 1 F p z──推荐系( w | 8 N !统概览2.mp4 133.76M
| ├──推荐系统概览3.mp4_ u # K R 213.96M
| ├──推荐系统概览4.mp4 248.56M
| ├──作; q ? { ( a O b业讲解1.mp4 53.28M
|M T ! J [ c g └──作业讲解2.mp4 174.93M
├──第15周 分布式参数服务器
| ├──Horovodfastandeasf P ( r m ( 5 @ydist! ( IributeddeeplearH N o –ninginTensorFlow.mp4 86.94M
| ├──Horg / aovo0 F H R @dteq , f +nsorflow应用1.mp4 51.40M
| ├──Horovodtensorflow应用E: { D T a / v Y L P e8 S V J g | k D2P Z Y r 1 * – U d.mp4 151.94M
| ├──分布式参数服务器1.mp4 148.6x o ! G Z6M
| ├──分布式参数服务器2.mp4+ * \J } ~ 3 5 X Y i 144.52M
| ├──分布Q W = g @l / S = e L Q式参数服务器3.mp4I s G , 8 $ P 191.63M
| └──a + ] . l n分布式参数| k f服务器4.mp4 1687 J * I N i.76M
├──第16周 分布式推荐系统实战
| ├──Difacto中SGD算| | I i Y $法的实现1v F U l r _ b \ ,.mp45 v4 q W 2 [ J u 1 _ g R ` s 1b I Q18.61M] 2 j
| ├──Difacto中S 1 r t R ASGD算法的实现2.mp4 83.13M
| ├──Di_ v v a { ( :stributa G ? I E $ t P ~/ P K \ hedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4 147.37} a 3 ~ ` \ HM
| ├──Mixed% 3 m F O + 4 Precision Training.mp: g \4 75.69M
| ├──分布式推荐系统实战1.mp4 108.56M
| ├──分布式推荐系统实o – l x I战2| 0 g ? U 2 qm H X a 4 # F.mp4 97.75M
| ├──分布式推荐系统实l L 4 1 9 5 Q m战R C 7 ~3.mp4 119.11M
| ├──分布式推荐系统实战4.mp4 74.33r \K B Y m : q % Z t1 ) y } U M a c AM
|@ $ ^ ├──分布式推# j S荐系统实战5.mp4 157.52M
| ├──深度学习框架技术-] m O D p Z1.mV – ^p4 17Y I V _ + b4.45M
| ├──深度学习框架技术-2.mp4 180.86M
| ├──深度学习框架技术-3.mp4 114d J ) R #.47M
| └──深度学习框架技~ ` D p – 0 y z x术-4.mp4 108.64M
├──第17周 训练加速高级技术1
| ├──Loc: q *al SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4 125.58M
| ├──TNN高效存储管理机制-1.mp4 111.53M
| ├──TNN高; G y Q / } Q f B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| E G \-4.mp4 130.35M
| ├──训练及预r D V : N w测加速高级技术-5.mp4 76.83Mg Z H 6
| └──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k e _型b ` q * _ 8 / ? &压缩技术实现-2.mp4 112.? k $ y ; %17M
| ├──训练加速高级技术1-1.mp4 82H \ n 4 s ` f H.50M
| ├──训练加速高级技术1-2.mp– I | l ` t 1 /4 70.46\ | E 8 CM
| ├──训练加速高级技术1-3.mp4 120.09% # 2Mc ; T * J : t –
| ├──训练加速高级技术1-4.mp4 105.00M
| ├──训练加速高级技术1-b M J , * q 0 D 35.mp4 166.3t C –0M
| └──训练加速高级技术1-6.mp4 140.15M
└──第19周 最后一课
| ├──Fast Locality Sensitive Hashingp ) \ ( for Beam Search on GA * }PU.# % _ b =mp4 102.24M
| ├──最后一课J 6 _ + + j-1.mp4 47.56M
| └──最后一课R s r = d D-2.mp4 5! r D Q %7.17M
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