刚刚！《分布式高性能深度学习实战培养计划》正式发布！

在过去几年时间里，深度学习取得了飞速的发展，深度学习相关应用也在持续落地，一大批AI明星企业崛起，但与此同时，AI领域的就业竞争也在逐步加剧。

《首席AI架构师》力图从更宽的视角来 梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节， 让你在AI职业规划上可以多一些选择。

同时通过 对系统底层原理和算法的深度挖掘 ，提高你的认知水平，让你在行业中更具竞争力。

课程会针对 Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle、TNN等 框架，底层图编译优化，分布式并行计算通信优化，存储优化等， 多个方面的讲解，帮助你的更好的认识并适应新框架带来的变化，加深对框架的技术把控能力。

在追求极限性能的发展之路上，模型不可避免的越来越大，诞生了GPT3这种超过千亿参数的巨无霸模型。超大模型如何训练，如何部署都是异常棘手的问题。

本课程力图 通过对国内外顶尖开源框架算法的梳理和实践， 让学员能够 对分布式训练原理及技术有更为清晰的认知， 能够在遇到相关问题时找到合理的解决方案，做好技术选型。

《首席Ai架构师》

分布式高性能深度学习实战培养计划

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知识拓展、更多收获

01 专业的论文解读

在课程里，我们每1-2周会安排一篇经典论文供学员阅读，之后由老师帮助解读。   

▲节选至部分论文安排

02 行业案例分享

训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案。

下面是一场源自曾博士的分享↓↓↓

《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》

嘉宾简介：曾博士

计算机视觉，机器学习领域专家

先后在CVPR，ACMMM，TPAMI，SCI 期刊，EI 会议等发表超过30篇论文

▲专家直播分享

课程适合哪些学员呐？

• 大学生：

• 计算机或者信息领域相关的本科/研究/博士生，毕业后希望从事AI相关的工作。

• 希望在深度学习应用外掌握深度学习框架的设计，多维度提升能力

• 希望具备框架二次开发，验证新算法。

• 在职人士：

• 具备良好的工程研发背景，希望从事AI相关的项目或者工作。

• 从事AI单一领域，但希望具备深度学习从框架到部署优化全链路能力

• 希望能够提升模型部署中遇到的性能瓶颈时的问题解决能力

• 希望提升针对框架进行二次开发的能力，及时上线新模型新算法。 

入学标准：

1、理工科专业相关本科生，硕士生或博士生或者IT领域的在职人士

2、具备很强的动手能力、具备良好的Python编程能力

3、从事深度学习领域相关工作，对深度学习训练、部署及优化有初步的认识

4、具备良好的英文文献阅读能力

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