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

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&＃xff0c;分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型&＃xff0c;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》&＃xff0c;力图从更宽的视角&＃xff0c;梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节&＃xff0c;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&＃xff0c;底层图编译优化&＃xff0c;分布式并行计算通信优化&＃xff0c;存储优化等&＃xff0c;多个方面的讲解&＃xff0c;帮助你的更好的认识并适应新框架带来的变化&＃xff0c;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&＃xff0c;我们每1-2周会安排一篇经典论文供学员阅读&＃xff0c;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&＃xff1a;曾博士

计算机视觉&＃xff0c;机器学习领域专家

先后在CVPR&＃xff0c;ACMMM&＃xff0c;TPAMI&＃xff0c;SCI 期刊&＃xff0c;EI 会议等发表超过30篇论文

▲专家直播分享

03 额外服务

1&＃xff09;GPU每月50小时使用权&＃xff1b;

2&＃xff09;优秀学员奖学金&＃xff0c;最高金额为2000&＃xff1b;

3&＃xff09;小群答疑&＃xff0c;五名学员&＃43;一名答疑助教&＃xff08;或主讲老师&＃xff09;&＃43;一名作业批改老师&＃43;一名班主任&＃xff1b;

4&＃xff09;面试指导及内推&＃xff0c;往期学员面试经验分享&＃xff1b;

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