主要观点总结
文章介绍了深度学习模型的发展以及其在企业中的应用，强调深度学习需要为企业带来实际收益的重要性。同时，文章提到了企业在招聘AI算法工程师时对应聘者的新要求，特别是需要掌握CUDA编程和TensorRT模型的使用技巧。针对学习CUDA编程的难点，深蓝学院与腾讯高级研究员共同研发了相关课程，旨在详细讲解CUDA运算的理论知识和实践应用。文章还介绍了课程的师资力量、课程大纲、优势、适合人群以及学习收获。
关键观点总结
关键观点1: 深度学习模型的发展和应用
文章描述了当前深度学习模型的发展情况，以及其在人工智能行业中的重要作用。同时，强调了深度学习需要服务于企业并带来实际收益的重要性。
关键观点2: 企业招聘AI算法工程师的新要求
文章提到企业在招聘AI算法工程师时，开始要求应聘者掌握CUDA编程和TensorRT模型的使用技巧，这反映了当前行业对技能的新需求。
关键观点3: 学习CUDA编程的难点和解决方案
文章指出学习CUDA编程并不容易，有许多人因为学习效率问题而放弃。为了解决这个问题，深蓝学院与腾讯高级研究员共同研发了《深度神经网络加速：cuDNN与TensorRT》课程。
关键观点4: 课程介绍及优势
文章详细介绍了这门课程的内容、师资力量、课程大纲、优势、适合人群以及学习收获。课程旨在讲解CUDA运算的理论知识和实践应用，并与数百位同学共同交流学习。
文章预览
目前深度学习模型在逐渐发展中， Transformer模型的提出，ChatGPT等一些大模型的出现，使得人工智能行业爆火。但本质上， 深度学习终究还是要服务于企业 ，只有能为企业带来实在的收益（靠着玩概念，忽悠来的投资，不算做收益），深度学习才能长青。 现在的企业在招聘AI算法工程师时，开始要求应聘者需要掌握当下深度学习加速必备的 CUDA编程 ，并且需要熟练掌握当下主流的加速工具 TensorRT模型 的使用技巧。 然而学习CUDA编程并不容易，尽管NVIDIA推出了CUDA相关文档，但是这些文档对新入门的小伙伴并不友好，很多人反映自己想学习CUDA，但是苦于学习起来效率太低，只好遗憾放弃。 基于此，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 》 课程，细致讲解CUDA运算的理论支撑与实践，以及cuDNN、TensorRT这两个当下最
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