AI領域最最最稀缺的人才——深度學習架構師！

智能車參考 2020-09-01 16:02:47 來源：量子位

允中 發自 凹非寺
量子位 編輯 | 公眾號 QbitAI

近年來，深度學習的應用范圍日益受到數據量和模型規模的限制。如何才能高效地進行深度學習模型訓練呢？

分布式技術，同時利用多個工作節點，分布式地、高效地訓練出性能優良的神經網絡模型，能夠顯著提高深度學習的訓練效率、進一步增大其應用范圍。

分布式技術是深度學習技術的加速器。

《首席AI架構師——分布式高性能深度學習實戰培養計劃》，力圖從更寬的視角，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。

在追求極限性能的發展之路上，模型不可避免的越來越大，誕生了GPT3這種超過千億參數的巨無霸模型。超大模型如何訓練，如何部署都是異常棘手的問題。

本課程力圖通過對國內外頂尖開源框架算法的梳理和實踐，讓學員能夠對分布式訓練原理及技術有更為清晰的認知，能夠在遇到相關問題時找到合理的解決方案，做好技術選型。

課程會針對Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle、TNN等框架，底層圖編譯優化，分布式并行計算通信優化，存儲優化等，多個方面的講解，幫助你的更好的認識并適應新框架帶來的變化，加深對框架的技術把控能力。

01 專業的論文解讀

在課程里，我們每1-2周會安排一篇經典論文供學員閱讀，之后由老師幫助解讀。

▲節選至部分論文安排

02 行業案例分享

訓練營過程中會邀請合作的專家來分享行業案例以及技術解決方案。

下面是一場源自曾博士的分享↓↓↓

《Google YouTube 基于深度學習的視頻推薦》

嘉賓簡介：曾博士

計算機視覺，機器學習領域專家

先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 會議等發表超過30篇論文

▲專家直播分享

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