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CUDA 与 TensorRT 部署实战课程（视频 + 答疑）
课程目标：
掌握 CUDA 编程基础，能够编写高效的并行计算代码。
理解 TensorRT 的工作原理，能够使用 TensorRT 优化和部署深度学习模型。
掌握 CUDA 与 TensorRT 的联合使用，能够将深度学习模型部署到实际生产环境中。
课程内容：
第一部分：CUDA 编程基础
CUDA 简介： CUDA 架构、编程模型、开发环境搭建
CUDA C 编程： 线程模型、内存模型、CUDA API
CUDA 性能优化： 内存访问优化、线程调度优化、CUDA 工具链
实战项目： 使用 CUDA 实现图像处理算法（例如：图像卷积、边缘检测）
第二部分：TensorRT 模型优化与部署
TensorRT 简介： TensorRT 架构、工作流程、优势
TensorRT 模型优化： 模型解析、层融合、精度校准、动态形状
TensorRT 部署： TensorRT 推理引擎、Python/C++ API、部署到不同平台（例如：Jetson、Tesla）
实战项目： 使用 TensorRT 优化和部署图像分类模型（例如：ResNet、MobileNet）
第三部分：CUDA 与 TensorRT 联合应用
CUDA 与 TensorRT 集成： 自定义 CUDA 算子、TensorRT 插件开发
高性能推理引擎开发： 结合 CUDA 和 TensorRT 开发高性能推理引擎
实战项目： 开发一个基于 CUDA 和 TensorRT 的目标检测系统
课程特色：
理论与实践相结合： 每个知识点都配有相应的代码示例和实战项目，帮助学员快速掌握 CUDA 和 TensorRT 的使用技巧。
专家答疑解惑： 课程提供在线答疑服务，学员可以随时向专家请教问题，解决学习过程中遇到的难题。
项目实战驱动： 通过完成实战项目，学员可以将所学知识应用到实际项目中，提升解决实际问题的能力。
适合人群：
对 CUDA 编程和深度学习模型部署感兴趣的开发者
希望提升深度学习模型推理性能的工程师
想要将深度学习模型部署到嵌入式设备的开发者
课程收益：
掌握 CUDA 编程技能，能够编写高效的并行计算代码。
掌握 TensorRT 模型优化和部署技术，能够将深度学习模型部署到实际生产环境中。
具备开发高性能推理引擎的能力，能够满足不同场景下的需求。
课程形式：
视频课程：高清录制，随时随地学习
在线答疑：专家在线解答学员问题
实战项目：提供完整的项目代码和数据集
