系统梳理 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架，洞悉 AI 底层原理和算法
机器学习算法工程师
共 868字，需浏览 2分钟
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2020-10-17 06:31
分布式技术是深度学习技术的加速器。
同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。
《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，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。
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《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
03 额外服务
1）GPU每月50小时使用权；
2）优秀学员奖学金，最高金额为2000；
3）小群答疑，五名学员+一名答疑助教（或主讲老师）+一名作业批改老师+一名班主任；
4）面试指导及内推，往期学员面试经验分享；
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