深度神经网络加速：cuDNN 与 TensorRT
¥599.9
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本课程包括
课程合作品牌
深蓝学院
你将收获
- 掌握CUDA并行计算系统的分析、开发、调试与优化方法
- 熟悉CUDA的基本概念以及主流的并行运算
- 了解cuDNN与TensorRT两个深度学习模型加速的主流工具
- 具备动手实践深度学习模型的加速的能力
数千家企业正在使用三节课企业版学习
无限制学习5000+门课程，200+精选学习专题
课程介绍
深度学习算法商业化落地时都需要进行加速，尤其是在安防、无人驾驶环境感知等对算法速度要求较高的场景中。因此CUDA编程已成为当下AI工程师们的重要技能。尽管NVIDIA推出了CUDA，cuDNN以及TensorRT的官方文档，但对于入门者并不友好，学习效率比较低。因此，我们制作了这门课程，希望大家通过这门课程的学习，能够具备CUDA编程操作能力，使用cuDNN、TensorRT这两个当下热门的深度神经网络加速工具。
适合人群
- 人工智能领域的算法或者开发工程师，尤其是工作涉及深度学习的模型
- 希望学习并行计算系统的科研工作者以及工程师
讲师介绍
1. 学院在2017年6月孵化于中国科学院自动化研究所，是国内领先的人工智能与机器人教育平台。目前70%师资力量来自企业一线的资深工程师，主要师资来自中国、新加坡、美国、德国等国家。
2. 学院始终致力于优质教研体系的探索、高质量课程体系的研发。以国际顶级院校的课程质量为标准，结合国内企业实际需求，学院在人工智能、机器人、自动驾驶等领域陆续推出了40余门高品质的课程。这使得学院在课程研发方面始终保持“人无我有、同课我优”的领先优势。
3. 学院重视服务体系建设，为学生建立了一个高度依赖性的交互式学习社群。此项服务体系确保学生在学习过程中得到全方位的支持与帮助，使得用户在学习过程中获得最佳的学习体验和成果。
课程大纲
共0节 时长0分钟
第1章 CUDA C编程 及GPU基本知识
共7节 | 58分钟
第2章 CUDA C编程：矩阵乘法
共5节 | 1小时10分钟
第3章 CUDA C编程：CUDA Stream and Envet
共6节 | 53分钟
第4章 CUDA C编程：卷积实现与cudnn、cublas
共4节 | 1小时26分钟
第5章 TensorRT介绍
共6节 | 58分钟
第6章 TensorRT plugin用法
共5节 | 1小时4分钟
第7章 TensorRT INT8量化加速
共3节 | 1小时8分钟
第8章 TensorRT 转换 ONNX 模型
共8节 | 1小时40分钟
第9章 模型推理经验
共5节 | 1小时5分钟
购课须知
课程有效期：
自购买课程之日起 365 天，部分参与营销活动产品以活动规则为准，请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。