首席AI架构师-贪心


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├──开班典礼1.mp470.31M

├──开班典礼2.mp472.21M

└──开班典礼3.mp473.84M

├──第02周 基础理论及课程介绍

├──lecture1.mp4193.07M

├──lecture2.mp4153.55M

├──review1.mp472.21M

├──review2.mp4553.61M

└──review3.mp4461.53M

├──第03周 并行及分布式框架概述

├──01.框架概述

├──02.代码实战

└──03.阅读paper

├──第04周 环境安装与gitlab的使用

├──01.环境安装与gitlab的使用

├──02.经典并行模式

└──03.Speaker-Aware Talking-Head Animation

├──第05周 卷积结构及其计算

├──01.卷积结构及其计算

├──02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC

└──03.前后向算法

├──第06周 目标检测算法

├──01.目标检测算法

└──02.Distilling the Knowledge in a Neural Network

├──第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin开发

├──Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin开发

└──PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork

├──第08周 TensoRT详讲 真实环境下的代码操作

├──DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs

├──LectureTensoRT详讲真实环境下的代码操作

└──TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体

├──第09周 个姓化语音合成项目技术概览

├──Improving Neural Network Quantization without Retraining using

├──Lecture 个姓化语音合成项目技术概览

└──TensorRT SSD 推理

├──第10周 计算图表示及优化

├──WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks

└──计算图表示及优化

├──第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture

├──1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2

├──2-Workshop 说话人特征提取技术实现及环境搭建

├──3-Workshop Rethinking the Smaller

└──4-Workshop 代码练习

├──第12周 声码器Wave序列生成算法实战-Lecture

├──PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4108.82M

├──Tacotron2合成模型实现1.mp467.94M

├──Tacotron2合成模型实现2.mp4263.98M

├──声码器Wave序列生成算法实战1.mp4145.56M

├──声码器Wave序列生成算法实战2.mp4200.38M

├──声码器Wave序列生成算法实战3.mp4182.12M

└──声码器Wave序列生成算法实战4.mp4211.22M

├──第13周 tensorrt实战

├──PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp476.51M

├──tensorrt实战1.mp4191.30M

├──tensorrt实战2.mp4254.85M

├──tensorrt实战3.mp4151.33M

├──tensorrt实战4.mp4328.96M

└──tensorrt实战5.mp4306.63M

├──第14周 推荐系统概览

├──SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.mp4129.02M

├──常用Attention的实现1.mp445.81M

├──常用Attention的实现2.mp4169.20M

├──推荐系统概览1.mp4178.44M

├──推荐系统概览2.mp4133.73M

├──推荐系统概览3.mp4213.93M

├──推荐系统概览4.mp4248.53M

├──作业讲解1.mp453.25M

└──作业讲解2.mp4174.90M

├──第15周 分布式参数服务器

├──HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp486.91M

├──Horovodtensorflow应用1.mp451.37M

├──Horovodtensorflow应用2.mp4151.91M

├──分布式参数服务器1.mp4148.62M

├──分布式参数服务器2.mp4144.48M

├──分布式参数服务器3.mp4191.60M

└──分布式参数服务器4.mp4168.73M

├──第16周 分布式推荐系统实战

├──Difacto中SGD算法的实现1.mp4118.58M

├──Difacto中SGD算法的实现2.mp483.10M

├──DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4147.34M

├──Mixed Precision Training.mp475.66M

├──分布式推荐系统实战1.mp4108.52M

├──分布式推荐系统实战2.mp497.71M

├──分布式推荐系统实战3.mp4119.08M

├──分布式推荐系统实战4.mp474.30M

├──分布式推荐系统实战5.mp4157.48M

├──深度学习框架技术-1.mp4174.41M

├──深度学习框架技术-2.mp4180.82M

├──深度学习框架技术-3.mp4114.44M

└──深度学习框架技术-4.mp4108.61M

├──第17周 训练加速高级技术1

├──Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4125.55M

├──TNN高效存储管理机制-1.mp4111.50M

├──TNN高效存储管理机制-2.mp4130.82M

├──训练及预测加速高级技术-1.mp448.01M

├──训练及预测加速高级技术-2.mp4110.49M

├──训练及预测加速高级技术-3.mp481.06M

├──训练及预测加速高级技术-4.mp4130.31M

├──训练及预测加速高级技术-5.mp476.80M

└──训练及预测加速高级技术-6.mp4236.74M

├──第18周 训练及预测加速高级技术

├──模型压缩技术实现-1.mp468.00M

├──模型压缩技术实现-2.mp4112.14M

├──训练加速高级技术1-1.mp482.47M

├──训练加速高级技术1-2.mp470.43M

├──训练加速高级技术1-3.mp4120.05M

├──训练加速高级技术1-4.mp4104.96M

├──训练加速高级技术1-5.mp4166.27M

└──训练加速高级技术1-6.mp4140.12M

└──第19周 最后一课

├──Fast Locality Sensitive Hashing for Beam Search on GPU.mp4102.21M

├──最后一课-1.mp447.53M

└──最后一课-2.mp457.14M

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