专栏名称: 吃果冻不吐果冻皮

专注于AI工程化（LLM、MLOps、LLMOps、RAG、Agent）落地。

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算法工程师的新机遇：掌握深度学习加速与算法部署技能

吃果冻不吐果冻皮 · 公众号 · · 2024-07-30 11:50

正文

在当今的求职市场中，算法岗求职已经哀鸿遍野，根据知乎与脉脉上各大企业HR发布的数据，去年秋招达到了恐怖的100:1。究其原因，一方面是越来越多的院校单位，本科就已设立了人工智能的相关专业，人才激增；另一方面则是深度学习的框架越来越便利，开源代码越来越丰富，算法工程师的入门门槛一而再、再而三地被降低……

面对这样的现状，拥有扎实的编程基础、深厚的数学功底，以及对新技术有着敏锐洞察力的他们，转行也有了众多方向的选择：

· 计算机视觉——需要学习图像处理；

· 自然语言处理——需要了解语言学；

· 智能语音——需要信号与系统；

· 无人驾驶导航——需要学习控制论
……

而这其中，算法部署，却经常被大家忽视。

算法部署岗，它要求算法设计与优化的能力，理解系统架构、性能优化及运维管理等知识，说白了只要迅速优化模型，高效运维，确保系统稳定即可。

相比较而言，算法部署岗不用再去学习更多学科知识。

并且，随着云计算、边缘计算等技术的兴起，算法部署的需求更是呈现爆发式增长，为从业者提供了广阔的职业发展空间。未来这一领域的竞争也将愈发激烈，因此，先人一步，抓住当前的机会显得尤为重要。对于已经熟悉算法的你来说，现在就是一个绝佳的起点！

图边缘计算市场规模测算，2022-2027E

（来源：资产信息网千际投行头豹研究院）

为了帮助大家快速入门并掌握算法部署的核心技能CUDA，深蓝学院与腾讯高级研究员一起研发了 《 深度神经网络加速：cuDNN 与 TensorRT 》 的课程，细致讲解CUDA运算的理论基础与实践，以及cuDNN、TensorRT这两个当下最热门的深度神经网络加速的工具。

以下附上部分课程预览：

（编译TRT git源码sampleMNIST）

扫码了解详情

强大师资

杨伟光
前腾讯高级研究员，大连理工大学硕士

毕业后一直在腾讯从事语音领域深度学习加速上线工作。近10年 CUDA 开发经验，近5年 TensorRT 开发经验； Github TensorRT_Tutorial 作者。

康博
高级研究员

主要方向为自然语言处理、智能语音及其在端侧的部署。博士毕业于清华大学，在各类国际AI会议和刊物中发表论文10篇以上，多次获得NIST主办的国际比赛top 2成绩。近年来主要研究方向为AI在场景中的落地应用。

课程大纲

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