[COURSE] add MLC & MLSys(TBA)

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zhongyinmin 2022-09-06 01:18:56 +08:00
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# Machine Learning Compilation
## 课程简介
- 所属大学Bilibili 大学
- 先修要求:机器学习/深度学习基础
- 编程语言Python
- 课程难度:🌟🌟🌟
- 预计学时30小时
<!-- 用一两段话介绍这门课程,内容包括但不限于:
1课程覆盖的知识点范围
2与同类课程相比它的优势与特点
3学习这门课程的体验与感受
4自学这门课的注意点踩过的坑、难度预警等等
5... ...
-->
这门课是机器学习编译领域的顶尖学者陈天奇在2022年暑期开设的一门在线课程。其实机器学习编译无论在工业界还是学术界仍然是一个非常前沿且快速更迭的领域国内外此前还没有为这个方向专门开设的相关课程。因此如果对机器学习编译感兴趣想有个全貌性的感知的话可以学习一下这门课。
本课程主要以 [Apache TVM](https://tvm.apache.org/) 这一主流的机器学习编译框架为例(陈天奇是这个框架的创始人之一),聚焦于如何将开发模式下(如 Tensorflow, Pytorch, Jax的各类机器学习模型通过一套普适的抽象和优化算法变换为拥有更高性能并且适配各类底层硬件的部署模式。课程讲授的知识点都是相对 High-Level 的宏观概念,同时每节课都会有一个配套的 Jupyter Notebook 来通过具体的代码讲解知识点,因此如果从事 TVM 相关的编程开发的话,这门课有丰富且规范的代码示例以供参考。
所有的课程资源全部开源并且有中文和英文两个版本B站和油管分别有中文和英文的课程录影。
## 课程资源
- 课程网站:<https://mlc.ai/summer22-zh/>
- 课程视频:[Bilibili][Bilibili_link]
- 课程笔记:<https://mlc.ai/zh/index.html>
- 课程作业:<https://github.com/mlc-ai/notebooks/blob/main/assignment>
[Bilibili_link]: https://www.bilibili.com/video/BV15v4y1g7EU?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=a4d76d1247665a7e7bec15d15fd12349

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# Machine Learning System
## 课程简介
- 所属大学CMU
- 先修要求:系统入门、深度学习入门
- 编程语言N/A
- 课程难度N/A
- 预计学时N/A
<!-- 用一两段话介绍这门课程,内容包括但不限于:
1课程覆盖的知识点范围
2与同类课程相比它的优势与特点
3学习这门课程的体验与感受
4自学这门课的注意点踩过的坑、难度预警等等
5... ...
-->
这是 CMU 2022年秋季学期开设的一门新课聚焦于深度学习框架的具体实现课程 Project 会实现一个迷你的类似于 Pytorch 深度学习框架。课程免费提供了面向非 CMU 学生的在线版本9月13日正式授课作者持续跟进中。
## 课程资源
- 课程网站:<https://dlsyscourse.org>
- 课程视频N/A
- 课程教材N/A
- 课程作业TBA
## 资源汇总
TBA

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- "Coursera: Machine Learning": "机器学习/ML.md"
- "Stanford CS229: Machine Learning": "机器学习/CS229.md"
- "UCB CS189: Introduction to Machine Learning": "机器学习/CS189.md"
- 机器学习系统:
- "Machine Learning Compilation": "机器学习系统/MLC.md"
- "Machine Learning System": "机器学习系统/MLSys.md"
- 深度学习:
- "Coursera: Deep Learning": "深度学习/CS230.md"
- "国立台湾大学:李宏毅机器学习": "深度学习/LHY.md"