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由贪心科技教育机构提供的一项专注于培养分布式高性能深度学习实战能力的计划。
该培养计划旨在帮助学习者全面掌握深度学习技术和应用，特别是在分布式系统和高性能计算环境下的应用。通过此计划，学习者将能够成为全栈AI工程师，掌握从理论到实践的全过程解决方案，以应对复杂的真实世界问题。
该计划的核心内容包括深度学习基础理论、分布式系统架构、高性能计算技术以及实践项目等。学习者将学习深度学习的基本原理和常用模型，掌握神经网络的设计与训练方法，了解分布式系统的原理和架构，掌握大规模数据处理和计算的技术，以及应用实践中的调优和性能优化技巧。
此外，该计划还提供了丰富的实践项目，学习者将通过参与实际的深度学习项目，进行模型训练、数据处理、分布式计算等实践，培养解决真实问题的能力和经验。
为确保学习效果和实践能力的提升，该计划配备了专业的导师团队，提供一对一的辅导和指导，帮助学习者解决问题和提升技能。
总之，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项专注于培养学习者在分布式系统和高性能环境下应用深度学习的能力的计划。通过系统学习和实践项目的参与，学习者将能够全面掌握深度学习的理论和实践，并具备解决实际问题的能力。
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