如何从零开始设计与开发一款通用模型预测调度系统 | 干货分享
机器学习模型从训练导出到生成环境部署，这个过程中涉及大量工作，会面临着各种问题与挑战，比如不断丰富的业务场景，系统需要负载种类繁多的神经网络，预测任务不均匀等，然而企业拥有的计算资源（如GPU个数）是有限的，如何能在有限资源下顺利完成任务，是一个不小的挑战。
同时，医疗AI场景有着其独特的生产环境。本期公开课推想科技将分享工程实践中如何解决上述挑战的，并与大家探讨如何从零开始，分析与抽象问题，设计架构，并开发出一个支持任意计算资源限定、任意机器学习框架、任意计算场景的模型预测的解决方案。这一系统不仅通过抽象与封装不同机器学习框架的模型预测功能来中心化调度预测任务，还拥有优化数据传输机制，使得在任意给定资源下（甚至只有一张显卡），都能高效、快速的完成工作。
课程主题：从零开始设计与开发一款通用模型预测调度系统
课程时间：11月 26日 20：00--21：30
报名地址：
https://edu.****.net/huiyiCourse/detail/1101
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课程大纲
1. 医疗AI场景的独特生产环境与挑战
2. 统一源自不同机器学习训练框架的模型预测
3. 计算调度中的实践、困难与挑战
4. 如何榨尽最后一点资源加速模型的大规模预测
讲师介绍
韩旭，推想科技上海研发中心负责人，擅长对问题抽象建模，搭建算法研发与运行的底层架构与基础设施。关注人工智能的理论基础与工程、产品逻辑。拥有多年算法研发经验，曾主导视觉、对话与自动驾驶等多个方向的DL研发项目。韩旭毕业于复旦大学数学系，曾在牛津大学、香港大学深造。
课程适合人群以及听众收益
适合人群：深度学习的工业实践者。
学习收获：收获一些分析问题、设计架构、给出可拓展可维护实现的方法与思路。
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精彩推荐
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一、预告：更多干货满满的公开课
12月这些企业还将在公开课分享：腾讯优图（AI医疗专题·二）、透彻影像（AI医疗专题·三）、汇医慧影（AI医疗专题·四）、清微科技（芯片专题·二）、一览群智（NLP技术专题）
二、热招岗位：推想科技四大岗位火热招聘中，更多信息可加入「公开课社群」咨询
（一）、岗位名称：高级算法工程师
岗位职责：
1、封装深度模型并对其进行单个或多个GPU级别的优化加速；
2、负责除训练深度模型之外的所有算法流程的设计和实现。
任职要求：
1、计算机及相关专业硕士及以上学历，3年以上相关工作经验，熟悉深度学习的基本概念和基本原理，使用过至少一种深度学习框架；
2、熟悉C/C++，或者精通Go；熟悉NVIDIA GPU的基本体系结构和CUDA编程；
3、优秀的数据结构和算法功底，良好的面向对象分析和设计能力；
4、具有很强的自我学习更新能力，对算法工程相关的技术领域充满兴趣和热情，善于钻研和总结以及创新。
（二）、岗位名称：高级算法研究员
岗位职责：
1、负责基于深度学习的医学影像分析核心算法的研发；
2、跟踪最前沿的深度学习研究发展，将技术应用于医疗图像诊断；
3、参与产品的设计和改进，将医生病人的反馈回馈到模型的研发更新中。
任职要求：
1、计算机及相关专业硕士及以上学历，3年以上相关工作经验；
2、熟练掌握机器学习（特别是深度学习）和计算机视觉的基本方法；
3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情；
4、较强的算法实现能力，熟练掌握C/C++编程，熟悉Shell/Python/Matlab编程。
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下期预告：腾讯优图-AI医疗专题公开课（二）
主题：数据不够怎么办？模拟魔方复原过程，提出自监督学习的方法推荐给你
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