12 月 2 日（周日）下午，PaperWeekly 攜手清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系推出了計(jì)算未來輕沙龍第六期線下活動——深度學(xué)習(xí)工具專場。來自亞馬遜 AWS、谷歌、英偉達(dá)、百度 PaddlePaddle 以及清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系的幾位嘉賓，為現(xiàn)場觀眾詳細(xì)介紹了 TensorFlow、MXNet、NVIDIA TensorRT 等深度學(xué)習(xí)工具。

本文將獨(dú)家分享本期活動的嘉賓課件下載。

?鄭達(dá) / 亞馬遜AWS應(yīng)用科學(xué)家?

鄭達(dá)，亞馬遜 AWS 應(yīng)用科學(xué)家，約翰霍普金斯大學(xué)計(jì)算機(jī)博士，主要的研究領(lǐng)域?yàn)榇笠?guī)模圖計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)研究，現(xiàn)在主要從事 MXNet 的研發(fā)。

?DGL: 在圖上的深度學(xué)習(xí)?

深度學(xué)習(xí)算法在圖上的應(yīng)用，漸漸成為一個研究熱門的研究領(lǐng)域，相應(yīng)的編程平臺也應(yīng)運(yùn)而生。這個報(bào)告介紹 AWS 和紐約大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的用于圖的深度學(xué)習(xí)平臺 DGL 以及我們最新的研究成果。

?李卓桓 / 谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者專家 (ML GDE)?

李卓桓，PreAngel Partner，Plug and Play Venture Partner，擁有 25 年編程經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)背景連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，活躍天使投資人。投資過百余家初創(chuàng)公司。嘰歪網(wǎng)創(chuàng)始人，zixia BBS 創(chuàng)始人，水木清華 BBS 站長；曾任 ChinaRen 工程師，優(yōu)酷網(wǎng)首席科學(xué)家；清華大學(xué)本科，中歐國際工商學(xué)院 EMBA，CS PhD。曾撰寫《Linux 網(wǎng)絡(luò)編程》、《反垃圾郵件完全手冊》和《智能問答與深度學(xué)習(xí)》等技術(shù)作品。酷愛滑翔傘、滑雪、編程等極限運(yùn)動。

?Machine Learning in JavaScript?

本次講座將通過 Tensorflow.js 框架，向大家介紹基于 JavaScript 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)，內(nèi)容將涵蓋：1. 建模與訓(xùn)練的可視化；2. 在瀏覽器中進(jìn)行建模、訓(xùn)練；3. 如何從 Python 遷移到 JavaScript 三部分。

?胡曉光?/ 百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)平臺部主任工程師?

胡曉光，百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)平臺部主任工程師，多年深度學(xué)習(xí)算法實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，2015 年帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)上線全球首個基于深度學(xué)習(xí)的在線翻譯引擎；現(xiàn)負(fù)責(zé) PaddlePaddle 模型應(yīng)用，致力于打造最好用的深度學(xué)習(xí)平臺。

?PaddlePaddle核心技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐?

PaddlePaddle 總體介紹；深入框架設(shè)計(jì)原理及實(shí)現(xiàn)；PaddlePaddle 新特性，移動端部署、并行等；結(jié)合百度 AI 實(shí)踐，NLP、圖像等應(yīng)用。

?何琨?/ NVIDIA開發(fā)者社區(qū)經(jīng)理?

何琨，NVIDIA 開發(fā)者社區(qū)經(jīng)理，擁有 7 年 GPU 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，5 年人工智能開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

?NVIDIA?TensorRT &?Deepstream?

TensorRT 5.0 的最新特性；Deepstream 3.0 的最新特性；結(jié)合 TensorRT 5.0 和 Deepstream 的實(shí)例展示。

?李夏青?/ 清華計(jì)算機(jī)系博士生?

李夏青，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系高性能所博士在讀，研究領(lǐng)域?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)框架加速以及深度學(xué)習(xí)超參數(shù)調(diào)優(yōu)。博士期間在 TPDS、ICPP 發(fā)表文章。

?基于GPU的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架性能分析?

在這次報(bào)告中，我們將討論和分析當(dāng)前主流的基于 GPU 的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架和算法，對其性能進(jìn)行比較和分析。同時(shí)我們會分析這些算法在 GPU 上的性能瓶頸，并且給出優(yōu)化建議。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的实录分享 | 计算未来轻沙龙：深度学习工具专场（PPT下载）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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