AI領(lǐng)域最最最稀缺的人才——深度學(xué)習(xí)架構(gòu)師！

智能車參考 2020-09-01 16:02:47 來源：量子位

允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 編輯 | 公眾號 QbitAI

近年來，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍日益受到數(shù)據(jù)量和模型規(guī)模的限制。如何才能高效地進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練呢？

分布式技術(shù)，同時利用多個工作節(jié)點，分布式地、高效地訓(xùn)練出性能優(yōu)良的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠顯著提高深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練效率、進(jìn)一步增大其應(yīng)用范圍。

分布式技術(shù)是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的加速器。

《首席AI架構(gòu)師——分布式高性能深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)培養(yǎng)計劃》，力圖從更寬的視角，梳理清楚深度學(xué)習(xí)框架、AI應(yīng)用、部署上線的整個環(huán)節(jié)，讓你在AI職業(yè)規(guī)劃上可以多一些選擇。

課程還會通過對系統(tǒng)底層原理和算法的深度挖掘，提高你的認(rèn)知水平，讓你在行業(yè)中更具競爭力。

在追求極限性能的發(fā)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(shù)的巨無霸模型。超大模型如何訓(xùn)練，如何部署都是異常棘手的問題。

本課程力圖通過對國內(nèi)外頂尖開源框架算法的梳理和實踐，讓學(xué)員能夠?qū)Ψ植际接?xùn)練原理及技術(shù)有更為清晰的認(rèn)知，能夠在遇到相關(guān)問題時找到合理的解決方案，做好技術(shù)選型。

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

01 專業(yè)的論文解讀

在課程里，我們每1-2周會安排一篇經(jīng)典論文供學(xué)員閱讀，之后由老師幫助解讀。

▲節(jié)選至部分論文安排

02 行業(yè)案例分享

訓(xùn)練營過程中會邀請合作的專家來分享行業(yè)案例以及技術(shù)解決方案。

下面是一場源自曾博士的分享↓↓↓

《Google YouTube 基于深度學(xué)習(xí)的視頻推薦》

嘉賓簡介：曾博士

計算機(jī)視覺，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜?/p>

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

▲專家直播分享

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