當地時間2月26日到27日，斯坦福大學和 Matroid 公司舉辦的第五屆Scaled ML2020成功舉辦。來自微軟、Google、Facebook、伯克利、斯坦福等眾多頂級機器學習系統專家匯聚一堂，進行了關于當下流行的TensorFlow、Pytorch等計算框架的報告，非常值得關注。
TensorFlow、Kubernetes、Apache Spark、Tesla Autopilot、Keras、Horovod、Allen AI、Apache Arrow、MLPerf、OpenAI、Matroid等的創建者將在各種計算平臺(如gpu、cpu、FPGAs、TPUs和新生的AI芯片行業)上領導關于運行和擴展機器學習算法與系統設計的討論。
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會議旨在讓在各種不同計算平臺上運行機器學習算法的研究人員匯聚一堂，彼此交流，并鼓勵算法設計人員互相幫助，在平臺之間擴展、移植、交流不同想法。
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【導讀】CMU開設的大數據集機器學習課程，陳天奇給了關于TVM的報告課程，TVM: An End to End Automated Deep Learning Compiler。
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分布式算法與優化
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計算機科學正在發展，以利用新的硬件，如GPU、TPUs、CPU和大型商品集群。許多子領域，如機器學習和優化，已經調整了它們的算法來處理這樣的集群。
課程主題包括分布式和并行算法: 優化、數值線性代數、機器學習、圖分析、流式算法，以及其他在商用集群中難以擴展的問題。該類將重點分析程序，并使用Apache Spark和TensorFlow實現一些程序。
本課程將分為兩部分: 首先，介紹并行算法的基礎知識和在單多核機器上的運行時分析。其次，我們將介紹在集群機器上運行的分布式算法。
地址： //stanford.edu/~rezab/dao/
主講：
Reza Zadeh是斯坦福大學計算與數學工程學院的客座教授，同時也是Matroid公司的CEO。他的主要工作集中于機器學習理論與應用，分布式計算，以及離散數學。
課程目錄：
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伯克利2019三月份開設了《全棧深度學習訓練營》課程，由伯克利Pieter Abbeel, Sergey Karayev, Josh Tobin等教授講解，專門為熟悉深度學習基礎的開發人員提供的實踐訓練，學術工業界硬貨，包含15次課程，非常值得學習。
課程地址：
//fullstackdeeplearning.com/march2019
訓練模型只是深度學習項目的一部分。在本課程中，我們教授全棧生產深度學習:
- 確定問題并估算項目成本
- 查找、清理、標記和擴充數據
- 選擇正確的框架和計算基礎設設施
- 進行故障排除培訓，確保重現性
- 按規模部署模型
課件下載鏈接：
提取碼: nnya
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注冊地址： 北京市海淀區羊坊店路18號2幢3層301-191