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去年算法崗秋招哀鴻遍野，根據(jù)目前知乎與脈脈上各大企業(yè)HR發(fā)布的數(shù)據(jù)，達(dá)到了恐怖的100:1，計算機(jī)視覺崗位尤其如此。究其原因，隨著深度學(xué)習(xí)的框架越來越便利，開源代碼越來越豐富，計算機(jī)視覺的入門門檻低得可怕（不論是計算機(jī)、自動化、數(shù)學(xué)等理工科專業(yè)的同學(xué)，還是經(jīng)管類、商科類專業(yè)的同學(xué)，多多少少都跑過深度學(xué)習(xí)模型）

人工智能行業(yè)的高薪資成為了大家競相轉(zhuǎn)行的最大動力

之前我們總是想盡辦法追求算法能達(dá)到多少準(zhǔn)召率，但在實(shí)際落地時卻發(fā)現(xiàn)這些SOTA推理太慢，壓根不符合實(shí)際，比如自動駕駛中希望圖像或點(diǎn)云感知算法能達(dá)到100-200Hz，但大部分算法只能達(dá)到30-50Hz。這時算法部署工程師派上極大用場！顧名思義，就是將算法在嵌入式設(shè)備端或者服務(wù)器端進(jìn)行推理部署，盡可能對算法進(jìn)行優(yōu)化和加速以滿足實(shí)時性需求。部署崗位通常要求的技能點(diǎn)為熟悉CUDA開發(fā)與TensorRT部署

CUDA是NVIDIA推出的運(yùn)算平臺，TensorRT是NVIDIA推出的高性能的深度學(xué)習(xí)推理（Inference）優(yōu)化器，是目前應(yīng)用最廣泛的推理框架之一，在超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心、嵌入式平臺、自動駕駛平臺等應(yīng)用十分廣泛。

雖然NVIDIA有官方的TensorRT文檔以及案例庫，但英文的材料對初學(xué)者入門并不友好。為此，深藍(lán)學(xué)院與騰訊高級研究員一起研發(fā)了《深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速：cuDNN 與 TensorRT》的課程，面向就業(yè)，細(xì)致講解CUDA運(yùn)算的理論支撐與實(shí)踐，以及cuDNN、TensorRT這兩個當(dāng)下最熱門的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速的工具。

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以下附上部分課程預(yù)覽：

（編譯TRT git源碼sampleMNIST）

強(qiáng)大的師資力量

楊偉光，騰訊高級研究員，大連理工大學(xué)碩士

畢業(yè)后一直在騰訊從事語音領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)加速上線工作。近10年CUDA開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，近5年TensorRT開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；

Github TensorRT_Tutorial作者。

康博，高級研究員

主要方向?yàn)樽匀徽Z言處理、智能語音及其在端側(cè)的部署。博士畢業(yè)于清華大學(xué)，在各類國際AI會議和刊物中發(fā)表論文10篇以上，多次獲得NIST主辦的國際比賽top 2成績。近年來主要研究方向?yàn)锳I在場景中的落地應(yīng)用。

詳盡的課程大綱

我們的課程優(yōu)勢

1. 內(nèi)容精簡：主講CUDA核心的并行運(yùn)算操作

2. 知識前沿：本期課程涵蓋當(dāng)下主流的深度學(xué)習(xí)模型加速工具

3. 氛圍活躍：與數(shù)百位同學(xué)共同交流學(xué)習(xí)

本課程適合人群

1. 人工智能領(lǐng)域的算法或者開發(fā)工程師，尤其是工作涉及深度學(xué)習(xí)的模型。

2. 希望學(xué)習(xí)并行計算系統(tǒng)的科研工作者以及工程師。

本期課程學(xué)習(xí)收獲

1. 掌握CUDA并行系統(tǒng)的分析、開發(fā)、調(diào)試與優(yōu)化方法。

2. 熟悉CUDA的基本概念以及主流的并行運(yùn)算。

3. 了解cuDNN與TensorRT兩個深度學(xué)習(xí)模型的加速工具

4. 具備動手實(shí)踐深度學(xué)習(xí)模型加速的能力

搶占名額

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今年的算法崗已經(jīng)是紅海一片了。。

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