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

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是一个专门针对深度学习领域人才的培养计划。

该计划旨在培养具备深度学习理论与实践能力的人才，为企业提供高质量的AI工程师。培养计划包含了分布式计算、高性能计算和深度学习等多个领域的知识。

培训内容包括但不仅限于以下几个方面：

1. 深度学习理论与算法：介绍深度学习的基本概念、常用算法，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

2. 分布式计算：介绍分布式计算的基本原理，如分布式系统的部署与管理、并行计算、任务调度等。

3. 高性能计算：介绍高性能计算的基本概念和技术，如并行计算、分布式计算、GPU加速等。

4. 深度学习实践：通过实际项目案例，让学员掌握深度学习的实践技巧，如数据预处理、模型设计、模型训练与优化等。

5. 架构设计与优化：介绍分布式深度学习系统的架构设计原则和优化技术，如模型并行、数据并行、通信优化等。

6. 团队合作与项目管理：培养学员的团队合作和项目管理能力，包括项目需求分析、任务分配、进度控制等。

培养计划采用综合教学的方式，包括理论授课、实践操作、案例分析等，同时提供实验环境和实际项目实践机会，让学员能够在实际工作中运用所学知识。培养计划还提供了导师制度，学员可以获得导师的指导和支持，帮助解决学习中遇到的问题。

学员完成培养计划后，将获得贪心科技颁发的证书，并有机会参与贪心科技的实际项目工作。培养计划的目标是培养具备深度学习理论和实践能力的人才，满足企业对于AI工程师的需求。

课程截图：

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