首席AI架构师-贪心

不会才要学

├──第01周 开班典礼  
. M* k# {& _3 G3 d5 d9 ~|   ├──开班典礼1.mp4  70.31M
! x+ E- F5 }% }|   ├──开班典礼2.mp4  72.21M
|   └──开班典礼3.mp4  73.84M
, I( z+ V1 S+ y0 e) y4 Z& q) f├──第02周 基础理论及课程介绍  
5 D1 t% A% u3 W2 Q: ^( i|   ├──lecture1.mp4  193.07M
|   ├──lecture2.mp4  153.55M
|   ├──review1.mp4  72.21M
# N; p/ v1 j9 g0 h2 ^  Y|   ├──review2.mp4  553.61M
/ ?( ~, U1 ?& `" V+ f9 u2 o+ R" L|   └──review3.mp4  461.53M
% M6 F" j; o0 {- C. c, m├──第03周 并行及分布式框架概述  
8 u4 A9 f& R/ P|   ├──01.框架概述  
$ V, q: p" v; d+ S7 F. n/ ?2 A5 h7 Z|   ├──02.代码实战  
|   └──03.阅读paper  
├──第04周 环境安装与gitlab的使用  
7 ~! N3 [! Y, M# o( F! ]|   ├──01.环境安装与gitlab的使用  
, |0 s! k3 z* E" w|   ├──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  
0 Y  U# i1 `# g1 a0 [7 i|   ├──02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC  
8 F* ?# }& M. Q& H5 Q! p|   └──03.前后向算法  
9 A6 h- X5 I0 v$ }5 g├──第06周 目标检测算法  
|   ├──01.目标检测算法  
|   └──02.Distilling the Knowledge in a Neural Network  
3 h* h  \0 U1 r2 @3 K├──第07周 Lecture1 NvidiaTensort核心算法和Plugin开发  
|   ├──Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin开发  
|   └──PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork  
0 _# S( V% @8 y0 I├──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  
9 s! a5 ^- u+ F  p' {|   └──TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体  
0 b& \, z. i9 b3 P) Y├──第09周 个性化语音合成项目技术概览  
$ n5 I' C8 b+ K) @9 H) e|   ├──Improving Neural Network Quantization without Retraining using  
1 I# c0 |" W' t" `% R9 C" u3 z|   ├──Lecture 个性化语音合成项目技术概览  
/ I, ~" z! n) K3 v, O; y|   └──TensorRT SSD 推理  
├──第10周 计算图表示及优化  
; M3 q( R4 h  b$ E1 R|   ├──WorkshopData-Free Knowledge Distillation for Deep Neural Networks  
|   └──计算图表示及优化  
7 c9 \: l4 [4 y7 U: S. i) V$ p) I├──第11周 Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2-Lecture  
' X+ \% _* Z9 [( x9 H2 m|   ├──1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2  
, c/ G6 V7 u6 d7 a|   ├──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  
0 }4 X* ~7 H9 m/ S) Z├──第12周 声码器Wave序列生成算法实战-Lecture  
  K) J" Y3 ~3 T6 d. q1 w, k2 n  V|   ├──PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE.mp4  108.82M
|   ├──Tacotron2合成模型实现1.mp4  67.94M
7 k4 w2 N/ J! @# ~- o|   ├──Tacotron2合成模型实现2.mp4  263.98M
3 X! v9 m" i) W0 K5 V4 }|   ├──声码器Wave序列生成算法实战1.mp4  145.56M
7 z  a2 ], R5 \3 P0 @" b|   ├──声码器Wave序列生成算法实战2.mp4  200.38M
2 v2 o/ x: P- f! z, J|   ├──声码器Wave序列生成算法实战3.mp4  182.12M
|   └──声码器Wave序列生成算法实战4.mp4  211.22M
├──第13周 tensorrt实战  
, I. A- [. F3 W$ z  d7 R/ C9 [|   ├──PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization.mp4  76.51M
|   ├──tensorrt实战1.mp4  191.30M
9 t' X2 {2 {; h|   ├──tensorrt实战2.mp4  254.85M
/ J! f# w$ Z/ p# f|   ├──tensorrt实战3.mp4  151.33M
& X( s4 n; J0 w, d3 g" S|   ├──tensorrt实战4.mp4  328.96M
# F9 A/ G! U7 Y; h# N( e8 E) S|   └──tensorrt实战5.mp4  306.63M
├──第14周 推荐系统概览  
8 J7 f3 s  m  C* V|   ├──SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks.mp4  129.02M
5 E* \" w& _  p( {|   ├──常用Attention的实现1.mp4  45.81M
|   ├──常用Attention的实现2.mp4  169.20M
! N$ n0 P; `' U9 ^|   ├──推荐系统概览1.mp4  178.44M
|   ├──推荐系统概览2.mp4  133.73M
$ V8 n; x8 t/ r/ M& N|   ├──推荐系统概览3.mp4  213.93M
|   ├──推荐系统概览4.mp4  248.53M
8 r/ O. ~, N8 _|   ├──作业讲解1.mp4  53.25M
|   └──作业讲解2.mp4  174.90M
: G7 Z" O' K: }" i; g5 e├──第15周 分布式参数服务器  
# C. B6 r, H  _) }! {/ m' V|   ├──HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow.mp4  86.91M
|   ├──Horovodtensorflow应用1.mp4  51.37M
4 Q7 u9 g- d- t, Z5 w. ]8 X7 a|   ├──Horovodtensorflow应用2.mp4  151.91M
% V3 g1 s* \* t( a+ r. f|   ├──分布式参数服务器1.mp4  148.62M
5 W2 ]0 o( F  l4 e% S& b( O) {|   ├──分布式参数服务器2.mp4  144.48M
% d9 E5 A+ u9 P4 p7 C|   ├──分布式参数服务器3.mp4  191.60M
. Y) e7 c6 Y9 }3 M  k8 `+ x$ V) P|   └──分布式参数服务器4.mp4  168.73M
├──第16周 分布式推荐系统实战  
$ v4 k& _! n1 z! {/ O5 U|   ├──Difacto中SGD算法的实现1.mp4  118.58M
|   ├──Difacto中SGD算法的实现2.mp4  83.10M
|   ├──DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron.mp4  147.34M
( L3 e  h" Y" X& C( r& \3 L|   ├──Mixed Precision Training.mp4  75.66M
|   ├──分布式推荐系统实战1.mp4  108.52M
4 x+ O3 H0 d5 j% H  Z& F  w( S% a|   ├──分布式推荐系统实战2.mp4  97.71M
3 ]7 }5 t6 O9 h8 Z: N4 A|   ├──分布式推荐系统实战3.mp4  119.08M
|   ├──分布式推荐系统实战4.mp4  74.30M
|   ├──分布式推荐系统实战5.mp4  157.48M
|   ├──深度学习框架技术-1.mp4  174.41M
|   ├──深度学习框架技术-2.mp4  180.82M
* v/ `1 a8 t/ p4 P4 }8 n|   ├──深度学习框架技术-3.mp4  114.44M
, }' T3 W* e; l) S+ x& }. Q( s|   └──深度学习框架技术-4.mp4  108.61M
├──第17周 训练加速高级技术1  
- O5 C; }' M, i- h4 `|   ├──Local SGD Converges Fast and Communicates Little.mp4  125.55M
8 D# e" z: A" {( C|   ├──TNN高效存储管理机制-1.mp4  111.50M
# t) [' j& T# x2 \1 t, Z|   ├──TNN高效存储管理机制-2.mp4  130.82M
|   ├──训练及预测加速高级技术-1.mp4  48.01M
|   ├──训练及预测加速高级技术-2.mp4  110.49M
1 f3 l: e5 Z- Q& C# I* m|   ├──训练及预测加速高级技术-3.mp4  81.06M
$ e# ^1 u' c2 F1 E& Y" }( v3 w  g|   ├──训练及预测加速高级技术-4.mp4  130.31M
( i( r; t+ n1 g6 f" j7 d3 o|   ├──训练及预测加速高级技术-5.mp4  76.80M
|   └──训练及预测加速高级技术-6.mp4  236.74M
! k' T6 V: ]7 W2 n5 q2 D├──第18周 训练及预测加速高级技术  
* k2 m2 ]9 {7 [0 t) M: v|   ├──模型压缩技术实现-1.mp4  68.00M
|   ├──模型压缩技术实现-2.mp4  112.14M
|   ├──训练加速高级技术1-1.mp4  82.47M
|   ├──训练加速高级技术1-2.mp4  70.43M
|   ├──训练加速高级技术1-3.mp4  120.05M
6 c' x" }6 x% J4 A% J* I|   ├──训练加速高级技术1-4.mp4  104.96M
|   ├──训练加速高级技术1-5.mp4  166.27M
|   └──训练加速高级技术1-6.mp4  140.12M
2 c* q5 I1 G- C1 _. g% X1 E# K└──第19周 最后一课  
) R! p+ y$ W5 ]|   ├──Fast Locality Sensitive Hashing for Beam Search on GPU.mp4  102.21M
, Y; o  Q) G, a1 ^2 Z! M9 c0 f7 {|   ├──最后一课-1.mp4  47.53M
  i" b* R+ G- w|   └──最后一课-2.mp4  57.14M


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官方特约喷子

我只是路过打酱油的。

猫猫鱼

不错

敢喷我的有种不要拉黑

强烈支持楼主ing……

微风

呵呵。。。

aa1181

多谢分享~~~~~~~~~~~~~

章回

厉害厉害,很强很强

coky2003

好资源