Ai领域一大进展：“分布式”和“深度学习”真正深度融合
近年来，作为人工智能发展迅速的领域之一的深度学习，在NLP、图像识别、语音识别、机器翻译等方面都取得了惊人的成果。
但是，深度学习的应用范围却日益受到数据量和模型规模的限制。如何才能高效地进行深度学习模型训练呢？
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。
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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
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