拿什么拯救你的大规模AI视频处理能力？ 编辑 | Vincent AI 前线导读：关于深度学习，很多人至今仍然认为这是泡沫，但是事实却是，深度学习作为一种技术手段，在诸多领域中解决了很多传统机器学习方法难以解决的问题。 更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front） 在人工智能快速落地的今天，线上的流量不断扩大，人们对线上内容进行实时分析的需求也在与日俱增，许多开发者开始选择深度学习技术来进行相关内容的实时分析。但是这其中有一个问题，因为人工智能的运行本就对于硬件资源的消耗非常大，如果在此基础上还要对是实时展现的内容进行分析，对计算资源的要求只会更多。 目前 NVIDIA GPU 已经成为了全球范围内应用最广泛的人工智能计算平台，除了在 GPU 硬件上的不断改进设计并提升芯片的处理能力之外，也需要一套框架来辅助进行在线内容的实时分析。DeepStream 就是具有这样功能的一套框架，它可以充分利用 GPU 上的硬件编解码资源以及通用计算资源，极大简化并加快了图引擎对图片解码的速度。 DeepStream 通过为开发者提供一个完整的在线内容实时分析框架，来帮助开发者进行多样式的、大规模的基于 AI 部署的实时内容分析。开发者可以使用 DeepStream 来实时处理、理解并归类相关在线内容，以满足最严苛的吞吐与延迟的需求。 无论是通过创建并行多流处理方案来加速多媒体的图像处理进程，或者是通过实时处理、理解并归类相关在线内容来实现大吞吐量的需求，DeepStream 可以集成在你正在开发的任何性质的应用程序中，帮助开发者快速实现上述的目标。 现在你就有这么一个能够切身体验到 DeepStream 性能特点以及实例展示的机会，届时最权威的 NVIDIA 技术专家将带你深入到深度学习的技术中来，以案例的形式为你展现 DeepStream 的使用全过程。 课程时间 & 形式 2019 年 1 月 23 日 (周三）晚 19:30-21:30 Warm up：19:30pm-20:00pm Talk live： 20:00pm-21:00pm Q 21:00pm-21:30pm 本次课程将全程在线直播，通过「阅读原文」即可免费报名，后续获取相应课程链接。 课程大纲 本次课程将会系统介绍 TensorRT 的开发细节以及 DeepStream 的性能特点，帮助你更加全面了解 TensorRT 与 DeepStream，从而进一步优化计算推算成本，优化现有 AI 架构，课程大纲包括： TensorRT 的开发方法细节 TensorRT 和 TensorFlow 的集成开发方法 Deepstream 的性能特点以及开发使用 Deepstream 的实例展示 备注：NVIDIA Deepstream SDK 是为大规模创建和部署基于 AI 的视频分析应用程序解决方案而设计的，它提供完整的框架和所有基本构建模块。 如何报名 扫描二维码 或点击下方阅读原文即可报名参加，报名成功后请关注邮箱，会务组将在报名成功后给您发送开课提醒和直播链接。 如何参与直播 扫描二维码添加 Tango 酱微信 微信号：Tango2018cc 备注 NVIDIA，Tango 酱将同步您会议信息并拉您进入直播群 阅读原文