C++-侯捷老師-C++天龍八部全集+專業輔導
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貪心科技-首席AI架構師 分布式高性能深度學習實戰培養計劃
最新網課、影視劇電影資源：趣資料www.fun-affair.com
- 視頻資源大小：18.4 GB 更新時間：2023-08-16
貪心科技-首席AI架構師 分布式高性能深度學習實戰培養計劃資源簡介：
從更寬的視角來梳理清楚深度學習框架、AI應用、部署上線的整個環節，讓你在AI職業規劃上可以多一些選擇。
課程還會通過 對系統底層原理和算法的深度挖掘 ，提高你的認知水平，讓你在行業中更具競爭力
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.代碼實戰
|? ?└──03.閱讀paper
├──第04周 環境安裝與gitlab的使用
|? ?├──01.環境安裝與gitlab的使用
|? ?├──02.經典并行模式
|? ?└──03.Speaker-Aware Talking-Head Animation
├──第05周 卷積結構及其計算
|? ?├──01.卷積結構及其計算
|? ?├──02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC
|? ?└──03.前后向算法
├──第06周 目標檢測算法
|? ?├──01.目標檢測算法
|? ?└──02.Distilling the Knowledge in a Neural Network
├──第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin開發
|? ?├──Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin開發
|? ?└──PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork
├──第08周 TensoRT詳講 真實環境下的代碼操作
|? ?├──DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs
|? ?├──LectureTensoRT詳講真實環境下的代碼操作
|? ?└──TensorRTpluginnmsPlugin這個plugin插件的具體
├──第09周 個性化語音合成項目技術概覽
|? ?├──Improving Neural Network Quantization without Retraining using
|? ?├──Lecture 個性化語音合成項目技術概覽
|? ?└──TensorRT SSD 推理
├──第10周 計算圖表示及優化
|? ?├──WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks
|? ?└──計算圖表示及優化
├──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實現及環境搭建
|? ?├──3-Workshop Rethinking the Smaller
|? ?└──4-Workshop 代碼練習
├──第12周 聲碼器Wave序列生成算法實戰-Lecture
|? ?├──PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4? 108.85M
|? ?├──Tacotron2合成模型實現1.mp4? 67.98M
|? ?├──Tacotron2合成模型實現2.mp4? 264.01M
|? ?├──聲碼器Wave序列生成算法實戰1.mp4? 145.60M
|? ?├──聲碼器Wave序列生成算法實戰2.mp4? 200.41M
|? ?├──聲碼器Wave序列生成算法實戰3.mp4? 182.15M
|? ?└──聲碼器Wave序列生成算法實戰4.mp4? 211.25M
├──第13周 tensorrt實戰
|? ?├──PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp4? 76.54M
|? ?├──tensorrt實戰1.mp4? 191.33M
|? ?├──tensorrt實戰2.mp4? 254.88M
|? ?├──tensorrt實戰3.mp4? 151.37M
|? ?├──tensorrt實戰4.mp4? 328.99M
|? ?└──tensorrt實戰5.mp4? 306.66M
├──第14周 推薦系統概覽
|? ?├──SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.mp4? 129.05M
|? ?├──常用Attention的實現1.mp4? 45.84M
|? ?├──常用Attention的實現2.mp4? 169.23M
|? ?├──推薦系統概覽1.mp4? 178.48M
|? ?├──推薦系統概覽2.mp4? 133.76M
|? ?├──推薦系統概覽3.mp4? 213.96M
|? ?├──推薦系統概覽4.mp4? 248.56M
|? ?├──作業講解1.mp4? 53.28M
|? ?└──作業講解2.mp4? 174.93M
├──第15周 分布式參數服務器
|? ?├──HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp4? 86.94M
|? ?├──Horovodtensorflow應用1.mp4? 51.40M
|? ?├──Horovodtensorflow應用2.mp4? 151.94M
|? ?├──分布式參數服務器1.mp4? 148.66M
|? ?├──分布式參數服務器2.mp4? 144.52M
|? ?├──分布式參數服務器3.mp4? 191.63M
|? ?└──分布式參數服務器4.mp4? 168.76M
├──第16周 分布式推薦系統實戰
|? ?├──Difacto中SGD算法的實現1.mp4? 118.61M
|? ?├──Difacto中SGD算法的實現2.mp4? 83.13M
|? ?├──DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4? 147.37M
|? ?├──Mixed Precision Training.mp4? 75.69M
|? ?├──分布式推薦系統實戰1.mp4? 108.56M
|? ?├──分布式推薦系統實戰2.mp4? 97.75M
|? ?├──分布式推薦系統實戰3.mp4? 119.11M
|? ?├──分布式推薦系統實戰4.mp4? 74.33M
|? ?├──分布式推薦系統實戰5.mp4? 157.52M
|? ?├──深度學習框架技術-1.mp4? 174.45M
|? ?├──深度學習框架技術-2.mp4? 180.86M
|? ?├──深度學習框架技術-3.mp4? 114.47M
|? ?└──深度學習框架技術-4.mp4? 108.64M
├──第17周 訓練加速高級技術1
|? ?├──Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4? 125.58M
|? ?├──TNN高效存儲管理機制-1.mp4? 111.53M
|? ?├──TNN高效存儲管理機制-2.mp4? 130.85M
|? ?├──訓練及預測加速高級技術-1.mp4? 48.04M
|? ?├──訓練及預測加速高級技術-2.mp4? 110.53M
|? ?├──訓練及預測加速高級技術-3.mp4? 81.10M
|? ?├──訓練及預測加速高級技術-4.mp4? 130.35M
|? ?├──訓練及預測加速高級技術-5.mp4? 76.83M
|? ?└──訓練及預測加速高級技術-6.mp4? 236.77M
├──第18周 訓練及預測加速高級技術
|? ?├──模型壓縮技術實現-1.mp4? 68.03M
|? ?├──模型壓縮技術實現-2.mp4? 112.17M
|? ?├──訓練加速高級技術1-1.mp4? 82.50M
|? ?├──訓練加速高級技術1-2.mp4? 70.46M
|? ?├──訓練加速高級技術1-3.mp4? 120.09M
|? ?├──訓練加速高級技術1-4.mp4? 105.00M
|? ?├──訓練加速高級技術1-5.mp4? 166.30M
|? ?└──訓練加速高級技術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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