从更广泛的角度梳理深度学习框架、人工智能应用和在线部署的整个环节，让您在人工智能职业规划中有更多的选择。
课程也会通过 深入挖掘系统的底层原理和算法 ，提高你的认知水平，让你在行业中更有竞争力
课程目录
├──第01周 开班典礼
| ├──开班典礼1.mp4 70.34M
| ├──开班典礼2.mp4 72.24M
| └──开班典礼3.mp4 73.88M
├──第02周 基础理论及课程介绍
| ├──lecture1.mp4 193.10M
| ├──lecture2.mp4 153.59M
| ├──review1.mp4 72.24M
| ├──review2.mp4 553.64M
| └──review3.mp4 461.56M
├──第03周 并行和分布式框架概述
| ├──01.框架概述
| ├──02.代码实战
| └──3.阅读paper
├──第04周 使用环境安装和Gitlab
| ├──01.使用gitlab进行环境安装
| ├──02.经典的并行模式
| └──03.Speaker-Aware Talking-Head Animation
├──第05周 卷积结构及其计算
| ├──01.卷积结构及其计算
| ├──02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC
| └──03.前后算法
├──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 Lecture1 Nvidiatensort核心算法和Plugin开发
| ├──Lecture1Nvidiatensort核心算法和Plugin开发
| └──PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork
├──第08周 详细介绍TensoRT 代码操作在真实环境下进行
| ├──DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs
| ├──Lecturetensort详细介绍了真实环境下的代码操作
| └──plugin插件Tensortpluginmsplugin
├──第09周 个性化语音合成项目技术概述
| ├──Improving Neural Network Quantization without Retraining using
| ├──Lecture 个性化语音合成项目技术概述
| └──TensorRT SSD 推理
├──第10周 表示和优化计算图
| ├──WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks
| └──表示和优化计算图
├──第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture
| ├──1-Lecture Attention-Based Tacotron2SeQ2Seq模型
| ├──2-Workshop 演讲者特征提取技术的实现和环境建设
| ├──3-Workshop Rethinking the Smaller
| └──4-Workshop 代码练习
├──第12周 Wave序列生成算法实战-Lecture
| ├──PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4 108.85M
| ├──Tacotron2合成模型实现1.mp4 67.98M
| ├──Tacotron2合成模型实现2.mp4 264.01M
| ├──Wave序列生成算法实战1.mp4 145.60M
| ├──Wave序列生成算法实战2.mp4 200.41M
| ├──Wave序列生成算法实战3.mp4 182.15M
| └──Wave序列生成算法实战4.mp4 211.25M
├──第13周 tensort实战
| ├──PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp4 76.54M
| ├──tensort实战1.mp4 191.33M
| ├──tensort实战2.mp4 254.88M
| ├──tensort实战3.mp4 151.37M
| ├──tensort实战4.mp4 328.99M
| └──tensort实战5.mp4 306.66M
├──第14周 推荐系统概览
| ├──SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.mp4 129.05M
| ├──Attention常用实现1.mp4 45.84M
| ├──Attention常用实现2.mp4 169.23M
| ├──推荐系统概述1.mp4 178.48M
| ├──推荐系统概览2.mp4 133.76M
| ├──推荐系统概览3.mp4 213.96M
| ├──推荐系统概览4.mp4 248.56M
| ├──作业讲解1.mp4 53.28M
| └──作业讲解2.mp4 174.93M
├──第15周 分布式参数服务器
| ├──HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp4 86.94M
| ├──Horovodtensorflow应用1.mp4 51.40M
| ├──Horovodtensorflow应用2.mp4 151.94M
| ├──分布式参数服务器1.mp4 148.66M
| ├──分布式参数服务器2.mp4 144.52M
| ├──分布式参数服务器3.mp4 191.63M
| └──分布式参数服务器4.mp4 168.76M
├──第16周 实战分布式推荐系统
| ├──SGD算法在Difacto中的实现1.mp4 118.61M
| ├──SGD算法在Difacto中的实现.mp4 83.13M
| ├──DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4 147.37M
| ├──Mixed Precision Training.mp4 75.69M
| ├──分布式推荐系统实战1.mp4 108.56M
| ├──分布式推荐系统实战2.mp4 97.75M
| ├──分布式推荐系统实战3.mp4 119.11M
| ├──分布式推荐系统实战4.mp4 74.33M
| ├──分布式推荐系统实战5.mp4 157.52M
| ├──框架技术的深度学习-1.mp4 174.45M
| ├──深度学习框架技术-2.mp4 180.86M
| ├──框架技术的深度学习-3.mp4 114.47M
| └──深度学习框架技术-4.mp4 108.64M
├──第17周 加快高级技术1的训练
| ├──Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4 125.58M
| ├──高效存储管理机制-1.mp4 111.53M
| ├──TNN高效存储管理机制-2.mp4 130.85M
| ├──加速先进技术的训练和预测-1.mp4 48.04M
| ├──加速先进技术的训练和预测-2.mp4 110.53M
| ├──加速高级技术的训练和预测-3.mp4 81.10M
| ├──加速先进技术的训练和预测-4.mp4 130.35M
| ├──加速高级技术的训练和预测-5.mp4 76.83M
| └──训练和预测加速先进技术-6.mp4 236.77M
├──第18周 训练和预测加速高级技术
| ├──模型压缩技术-1模型压缩技术-1模型压缩技术-1.mp4 68.03M
| ├──实现模型压缩技术-2.mp4 112.17M
| ├──训练加速高级技术1-1.mp4 82.50M
| ├──训练加速高级技术1-2.mp4 70.46M
| ├──训练加速高级技术1-3.mp4 120.09M
| ├──训练加速高级技术1-4.mp4 105.00M
| ├──训练加速高级技术1-5.mp4 166.30M
| └──训练加速高级技术1-6.mp4 140.15M
└──第19周 最后一课
| ├──Fast Locality Sensitive Hashing for Beam Search on GPU.mp4 102.24M
| ├──最后一课-1.mp4 47.56M
| └──最后一课-2.mp4 57.17M
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