深度學習（ Deep Learning ），是近年來機器學習裏面非常火的一個話（ da ）題（ keng ），其本身是神經網絡算法的衍生，在圖像，語音等富媒體的分類和識別上取得了巨大的成功，使機器學習能夠實現衆多的應用，將諸多功能從不可能變爲可能，並拓展了人工智能的領域範圍，目前已然成爲人工智能領域中最炙手可熱的「香餑餑」。

這次我們邀請到阿里巴巴的高級算法專家，楊軍，與對深度學習有興趣的你聊一聊全局視角驅動的深度學習引擎優化。

楊軍目前在阿里計算平臺事業部大規模算法團隊負責大規模深度學習算法基礎設施相關建設工作，對機器學習基礎設施的開發、建設、優化以及在不同業務場景中的落地應用有較爲深入的理解和認識。之前先後在奇虎 360 擔當廣告技術部門架構師，Yahoo北京研發中心擔當效果廣告系統技術負責人。

本次 Live 將結合模型與系統聯合視角，介紹深度學習模型在具體場景應用時的性能問題及解決手段。除此之外，楊軍也會結合個人多年的職場經驗，給到算法工程師們一些職業發展方向的建議。

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【本次 Live 主要包括以下內容】

一、結合模型與系統聯合視角，介紹深度學習模型在具體場景應用時的性能問題及解決手段

1.忽略底層系統特點的模型調優或忽略上層模型特點的底層調優，都會出現局部視角的瓶頸，影響到訓練及在線佈署的效率，複雜系統 leaky abstraction 的性質決定了沒有性能銀彈。

2.結合底層系統特點進行上層模型層面的調優，可以更充分發揮系統計算性能。比如照顧到硬件特性的模型壓縮工作以及訓練優化工作。

3.結合上層模型特點進行底層系統層面的調優，可以獲得更廣闊的系統優化空間，比如照顧到模型特點的計算圖優化和深度學習編譯優化。

4.最後，會對系統與算法相結合的聯合優化視角進行總結探討。

二、算法工程師的職業發展建議

1. 算法工程師的進階路線

2. 我在爲團隊招收成員時會考察哪些方面

本週三（7月4日）晚，與你相約這場 Live。

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