AI 课程学习 UC Berkeley - Machine Learning Systems (Spring 2022) https://ucbrise.github.io/cs294-ai-sys-sp22/ 最近人工智能的成功在很大程度上是由于硬件和软件系统的进步。这些系统已经能够在越来越大的数据集上训练越来越复杂的模型。在这个过程中，这些系统也简化了模型的开发，使机器学习界迅速增长。这些新的硬件和软件系统包括新一代的GPU和硬件加速器（如TPU），开源框架，如Theano、TensorFlow、PyTorch、MXNet、Apache Spark、Clipper、Horovod和Ray，以及公司内部部署的无数系统，仅举几例。同时，我们看到大量的ML/RL应用来改善硬件和系统设计、工作调度、程序合成和电路布局。在本课程中，我们将描述系统设计的最新趋势，以更好地支持下一代人工智能应用，以及人工智能在优化系统结构和性能方面的应用。本课程的形式将是讲座、研讨会式的讨论和学生演讲的混合。学生将负责论文阅读，并完成一个实践项目。 没有视频但是有slides课件和推荐阅读材料 #Course @protoolkit All about AI and Productivity. 331 viewsedited 03:57
