贪心学院ai架构师分享

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贪心学院ai架构师分享

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——/2020年新资源/TX-AI架构师[完]/视频/
└──第一周
| ├──开班典礼1_.vep 298.53M
| ├──开班典礼2__.vep 388.10M
| └──开班典礼3__.vep 442.90M
├──第二周
| ├──lecture
| | ├──lecture1__.vep 402.49M
| | └──lecture2__.vep 378.27M
| └──review
| | ├──review1__.vep 388.10M
| | ├──review2__.vep 406.29M
| | └──review3__.vep 350.21M
├──第三周
| ├──1框架概述
| | ├──并行及分布式框架概述-1__.vep 299.60M
| | ├──并行及分布式框架概述-2__.vep 223.64M
| | ├──并行及分布式框架概述-3_.vep 276.94M
| | ├──并行及分布式框架概述-4_.vep 263.07M
| | └──并行及分布式框架概述-5_.vep 63.55M
| ├──2代码实现
| | ├──代码实战课程-1_.vep 85.27M
| | ├──代码实战课程-2_.vep 77.95M
| | └──代码实战课程-3_.vep 168.93M
| └──3阅读paper
| | ├──如何阅读Paper-1_.vep 151.28M
| | └──如何阅读Paper-2_.vep 55.82M
├──第四周
| ├──01.环境安装与gitlab的使用-1
| | ├──环境安装与gitlab的使用-1__.vep 259.80M
| | └──环境安装与gitlab的使用-2__.vep 193.58M
| └──02.经典并行模式
| | ├──经典并行模式-1__.vep 349.13M
| | └──经典并行模式-2__.vep 202.64M
├──第五周
| ├──01.卷积结构及其计算
| | ├──卷积结构及其计算-1__.vep 562.58M
| | ├──卷积结构及其计算-2__.vep 502.19M
| | ├──卷积结构及其计算-3__.vep 503.10M
| | └──卷积结构及其计算-4__.vep 525.16M
| ├──02.EFFICIENT WINOGRAD CONVOLUTION VIA INTEGER ARITHMETIC
| | ├──1_.vep 214.25M
| | └──2_.vep 318.53M
| └──03.前后向算法
| | ├──前后向算法-1__.vep 374.11M
| | └──前后向算法-2__.vep 377.89M
├──第六周
| ├──01.目标检测算法
| | ├──目标检测算法-1__.vep 322.53M
| | ├──目标检测算法-2__.vep 333.27M
| | ├──目标检测算法-3__.vep 215.35M
| | ├──目标检测算法-4__.vep 195.70M
| | └──目标检测算法-5__.vep 310.76M
| └──02.Distilling the Knowledge in a Neural Network
| | └──1_.vep 511.18M
├──07.第七周
| ├──Lecture1NvidiaTensort核心算法和Plugin开发
| | ├──NvidiaTensort核心算法和Plugin开发1__.vep 85.87M
| | ├──NvidiaTensort核心算法和Plugin开发2__.vep 192.96M
| | ├──NvidiaTensort核心算法和Plugin开发3__.vep 110.82M
| | └──NvidiaTensort核心算法和Plugin开发4__.vep 117.14M
| └──PaperDistillingheKnowledgeinaNeuralNetwork
| | └──DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork__.vep 108.72M
├──08.第八周
| ├──DynamicetworkSurgeryorEfficientDNNs
| | └──DynamicNetworkSurgeryforEfficientDNNs__.vep 542.91M
| ├──LectureTensoRT详讲真实环境下的代码操作
| | ├──TensoRT详讲真实环境下的代码操作1__.vep 196.49M
| | ├──TensoRT详讲真实环境下的代码操作2__.vep 254.52M
| | ├──TensoRT详讲真实环境下的代码操作3__.vep 205.83M
| | └──TensoRT详讲真实环境下的代码操作4__.vep 276.50M
| └──TensorRTpluginnmsPlugin这个plugin插件的具体
| | ├──插件的具体代码实现1__.vep 221.17M
| | ├──插件的具体代码实现2__.vep 102.40M
| | └──插件的具体代码实现3__.vep 223.08M
├──09.第九周
| ├──Improving Neural Network Quantization without Retraining using
| | └──ImprovingNeuralNetworkQuantization_.vep 502.50M
| ├──Lecture 个性化语音合成项目技术概览
| | ├──个性化语音合成项目技术概览-1__.vep 445.21M
| | ├──个性化语音合成项目技术概览-2__.vep 565.89M
| | └──个性化语音合成项目技术概览-3__.vep 469.52M
| └──TensorRT SSD 推理
| | ├──TensorRTSSD推理1_.vep 336.65M
| | └──TensorRTSSD推理2_.vep 343.97M
├──10.第十周
| └──计算图表示及优化
| | ├──计算图表示及优化-1__.vep 476.71M
| | ├──计算图表示及优化-2__.vep 438.63M
| | ├──计算图表示及优化-3__.vep 585.02M
| | └──计算图表示及优化-4__.vep 406.99M
├──11.第十一周
| ├──1-Lecture Attention-Based Seq2Seq模型Tacotron2
| | ├──AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron21_.vep 215.77M
| | ├──AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron22_.vep 426.90M
| | ├──AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron23_.vep 211.57M
| | └──AttentionBasedSeq2Seq模型Tacotron240_.vep 194.57M
| ├──2-Workshop 说话人特征提取技术实现及环境搭建
| | ├──说话人特征提取技术实现及环境搭建1_.vep 97.29M
| | └──说话人特征提取技术实现及环境搭建2_.vep 152.49M
| ├──3-Workshop Rethinking the Smaller
| | ├──RethinkingtheSmaller1_.vep 102.47M
| | └──RethinkingtheSmaller2_.vep 152.39M
| └──4-Workshop 代码练习
| | └──代码练习1_.vep 86.77M
├──12.第十二周
| ├──PAYINGMOREATTENTIONTOATTENTIONIMPROVINGTHEPERFORMANCE_.vep 189.32M
| ├──Tacotron2合成模型实现1(0).vep 489.02M | ├──Tacotron2合成模型实现1.vep 101.61M
| ├──声码器Wave序列生成算法实战1_.vep 261.30M
| ├──声码器Wave序列生成算法实战2_.vep 425.73M
| ├──声码器Wave序列生成算法实战3_.vep 296.94M
| └──声码器Wave序列生成算法实战4_.vep 375.61M
├──13.第十三周-tensorrt实战
| ├──PerformanceGuaranteedNetworkAccelerationviaHighOrderResidualQuantization_.vep 69.33M
| ├──tensorrt实战1_.vep 181.10M
| ├──tensorrt实战2_.vep 238.68M
| ├──tensorrt实战3_.vep 142.82M
| ├──tensorrt实战4_.vep 312.40M
| └──tensorrt实战5_.vep 287.29M
├──14.第十四周-推荐系统概览
| ├──SimpleResourceConstrainedStructureLearningofDeepNetworks_.vep 115.71M
| ├──常用Attention的实现1_.vep 41.07M
| ├──常用Attention的实现2_.vep 155.06M
| ├──推荐系统概览1_.vep 163.67M
| ├──推荐系统概览2_.vep 124.67M
| ├──推荐系统概览3_.vep 198.83M
| ├──推荐系统概览4_.vep 233.69M
| ├──作业讲解1_.vep 49.57M
| └──作业讲解2_.vep 159.61M
├──15.第十五周-分布式参数服务器
| ├──HorovodfastandeasydistributeddeeplearninginTensorFlow_.vep 78.77M
| ├──Horovodtensorflow应用1_.vep 43.16M
| ├──Horovodtensorflow应用2_.vep 138.52M
| ├──分布式参数服务器1_.vep 134.56M
| ├──分布式参数服务器2_.vep 132.11M
| ├──分布式参数服务器3_.vep 177.97M
| └──分布式参数服务器4_.vep 155.47M
├──16. 第十六周-分布式推荐系统实战
| ├──Difacto中SGD算法的实现1_.vep 109.15M
| ├──Difacto中SGD算法的实现2_.vep 76.02M
| ├──DistributedTrainingStrategiesfortheStructuredPerceptron_.vep 132.93M
| ├──分布式推荐系统实战1_.vep 96.64M
| ├──分布式推荐系统实战2_.vep 86.93M
| ├──分布式推荐系统实战3_.vep 110.43M
| ├──分布式推荐系统实战4_.vep 69.36M
| └──分布式推荐系统实战5_.vep 146.83M

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