C++-侯捷老師-C++天龍八部全集+專業(yè)輔導(dǎo)
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貪心科技-首席AI架構(gòu)師 分布式高性能深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)培養(yǎng)計(jì)劃
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- 視頻資源大?。?8.4 GB 更新時(shí)間：2023-08-16
貪心科技-首席AI架構(gòu)師 分布式高性能深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)培養(yǎng)計(jì)劃資源簡介：
從更寬的視角來梳理清楚深度學(xué)習(xí)框架、AI應(yīng)用、部署上線的整個(gè)環(huán)節(jié)，讓你在AI職業(yè)規(guī)劃上可以多一些選擇。
課程還會(huì)通過 對(duì)系統(tǒng)底層原理和算法的深度挖掘 ，提高你的認(rèn)知水平，讓你在行業(yè)中更具競爭力
課程目錄
├──第01周 開班典禮
|? ?├──開班典禮1.mp4? 70.34M
|? ?├──開班典禮2.mp4? 72.24M
|? ?└──開班典禮3.mp4? 73.88M
├──第02周 基礎(chǔ)理論及課程介紹
|? ?├──lecture1.mp4? 193.10M
|? ?├──lecture2.mp4? 153.59M
|? ?├──review1.mp4? 72.24M
|? ?├──review2.mp4? 553.64M
|? ?└──review3.mp4? 461.56M
├──第03周 并行及分布式框架概述
|? ?├──01.框架概述
|? ?├──02.代碼實(shí)戰(zhàn)
|? ?└──03.閱讀paper
├──第04周 環(huán)境安裝與gitlab的使用
|? ?├──01.環(huán)境安裝與gitlab的使用
|? ?├──02.經(jīng)典并行模式
|? ?└──03.Speaker-Aware Talking-Head Animation
├──第05周 卷積結(jié)構(gòu)及其計(jì)算
|? ?├──01.卷積結(jié)構(gòu)及其計(jì)算
|? ?├──02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC
|? ?└──03.前后向算法
├──第06周 目標(biāo)檢測算法
|? ?├──01.目標(biāo)檢測算法
|? ?└──02.Distilling the Knowledge in a Neural Network
├──第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin開發(fā)
|? ?├──Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin開發(fā)
|? ?└──PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork
├──第08周 TensoRT詳講 真實(shí)環(huán)境下的代碼操作
|? ?├──DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs
|? ?├──LectureTensoRT詳講真實(shí)環(huán)境下的代碼操作
|? ?└──TensorRTpluginnmsPlugin這個(gè)plugin插件的具體
├──第09周 個(gè)性化語音合成項(xiàng)目技術(shù)概覽
|? ?├──Improving Neural Network Quantization without Retraining using
|? ?├──Lecture 個(gè)性化語音合成項(xiàng)目技術(shù)概覽
|? ?└──TensorRT SSD 推理
├──第10周 計(jì)算圖表示及優(yōu)化
|? ?├──WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks
|? ?└──計(jì)算圖表示及優(yōu)化
├──第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture
|? ?├──1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2
|? ?├──2-Workshop 說話人特征提取技術(shù)實(shí)現(xiàn)及環(huán)境搭建
|? ?├──3-Workshop Rethinking the Smaller
|? ?└──4-Workshop 代碼練習(xí)
├──第12周 聲碼器Wave序列生成算法實(shí)戰(zhàn)-Lecture
|? ?├──PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4? 108.85M
|? ?├──Tacotron2合成模型實(shí)現(xiàn)1.mp4? 67.98M
|? ?├──Tacotron2合成模型實(shí)現(xiàn)2.mp4? 264.01M
|? ?├──聲碼器Wave序列生成算法實(shí)戰(zhàn)1.mp4? 145.60M
|? ?├──聲碼器Wave序列生成算法實(shí)戰(zhàn)2.mp4? 200.41M
|? ?├──聲碼器Wave序列生成算法實(shí)戰(zhàn)3.mp4? 182.15M
|? ?└──聲碼器Wave序列生成算法實(shí)戰(zhàn)4.mp4? 211.25M
├──第13周 tensorrt實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp4? 76.54M
|? ?├──tensorrt實(shí)戰(zhàn)1.mp4? 191.33M
|? ?├──tensorrt實(shí)戰(zhàn)2.mp4? 254.88M
|? ?├──tensorrt實(shí)戰(zhàn)3.mp4? 151.37M
|? ?├──tensorrt實(shí)戰(zhàn)4.mp4? 328.99M
|? ?└──tensorrt實(shí)戰(zhàn)5.mp4? 306.66M
├──第14周 推薦系統(tǒng)概覽
|? ?├──SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.mp4? 129.05M
|? ?├──常用Attention的實(shí)現(xiàn)1.mp4? 45.84M
|? ?├──常用Attention的實(shí)現(xiàn)2.mp4? 169.23M
|? ?├──推薦系統(tǒng)概覽1.mp4? 178.48M
|? ?├──推薦系統(tǒng)概覽2.mp4? 133.76M
|? ?├──推薦系統(tǒng)概覽3.mp4? 213.96M
|? ?├──推薦系統(tǒng)概覽4.mp4? 248.56M
|? ?├──作業(yè)講解1.mp4? 53.28M
|? ?└──作業(yè)講解2.mp4? 174.93M
├──第15周 分布式參數(shù)服務(wù)器
|? ?├──HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp4? 86.94M
|? ?├──Horovodtensorflow應(yīng)用1.mp4? 51.40M
|? ?├──Horovodtensorflow應(yīng)用2.mp4? 151.94M
|? ?├──分布式參數(shù)服務(wù)器1.mp4? 148.66M
|? ?├──分布式參數(shù)服務(wù)器2.mp4? 144.52M
|? ?├──分布式參數(shù)服務(wù)器3.mp4? 191.63M
|? ?└──分布式參數(shù)服務(wù)器4.mp4? 168.76M
├──第16周 分布式推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──Difacto中SGD算法的實(shí)現(xiàn)1.mp4? 118.61M
|? ?├──Difacto中SGD算法的實(shí)現(xiàn)2.mp4? 83.13M
|? ?├──DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4? 147.37M
|? ?├──Mixed Precision Training.mp4? 75.69M
|? ?├──分布式推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)1.mp4? 108.56M
|? ?├──分布式推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)2.mp4? 97.75M
|? ?├──分布式推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)3.mp4? 119.11M
|? ?├──分布式推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)4.mp4? 74.33M
|? ?├──分布式推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)5.mp4? 157.52M
|? ?├──深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)-1.mp4? 174.45M
|? ?├──深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)-2.mp4? 180.86M
|? ?├──深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)-3.mp4? 114.47M
|? ?└──深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)-4.mp4? 108.64M
├──第17周 訓(xùn)練加速高級(jí)技術(shù)1
|? ?├──Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4? 125.58M
|? ?├──TNN高效存儲(chǔ)管理機(jī)制-1.mp4? 111.53M
|? ?├──TNN高效存儲(chǔ)管理機(jī)制-2.mp4? 130.85M
|? ?├──訓(xùn)練及預(yù)測加速高級(jí)技術(shù)-1.mp4? 48.04M
|? ?├──訓(xùn)練及預(yù)測加速高級(jí)技術(shù)-2.mp4? 110.53M
|? ?├──訓(xùn)練及預(yù)測加速高級(jí)技術(shù)-3.mp4? 81.10M
|? ?├──訓(xùn)練及預(yù)測加速高級(jí)技術(shù)-4.mp4? 130.35M
|? ?├──訓(xùn)練及預(yù)測加速高級(jí)技術(shù)-5.mp4? 76.83M
|? ?└──訓(xùn)練及預(yù)測加速高級(jí)技術(shù)-6.mp4? 236.77M
├──第18周 訓(xùn)練及預(yù)測加速高級(jí)技術(shù)
|? ?├──模型壓縮技術(shù)實(shí)現(xiàn)-1.mp4? 68.03M
|? ?├──模型壓縮技術(shù)實(shí)現(xiàn)-2.mp4? 112.17M
|? ?├──訓(xùn)練加速高級(jí)技術(shù)1-1.mp4? 82.50M
|? ?├──訓(xùn)練加速高級(jí)技術(shù)1-2.mp4? 70.46M
|? ?├──訓(xùn)練加速高級(jí)技術(shù)1-3.mp4? 120.09M
|? ?├──訓(xùn)練加速高級(jí)技術(shù)1-4.mp4? 105.00M
|? ?├──訓(xùn)練加速高級(jí)技術(shù)1-5.mp4? 166.30M
|? ?└──訓(xùn)練加速高級(jí)技術(shù)1-6.mp4? 140.15M
└──第19周 最后一課
|? ?├──Fast Locality Sensitive Hashing for Beam Search on GPU.mp4? 102.24M
|? ?├──最后一課-1.mp4? 47.56M
|? ?└──最后一課-2.mp4? 57.17M
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