通过课程和课后论文阅读了解系统与人工智能交叉领域的前沿研究方向，提高定义和选择研究问题的技能，通过实验来提高动手搭建系统和解决问题的能力。简单而生动的实验深入理解系统内部原理为以后设计实现人工智能相关的系统打好基础。
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人工智能专题课System for AI（1）
1-2 人工智能系统概述和深度网络基础
3 深度神经网络网络计算框架基础
4 矩阵运算与计算机体系结构
5 深度学习中的分布式训练-算法
人工智能专题课System for AI（2）
10 神经网络的稀疏化
6 深度学习中的分布式训练-系统
7 异构计算集群调度与资源管理系统
8 深度学习推理系统
9 计算图的编译与优化
人工智能专题课System for AI（3）
11 自动机器学习系统
12 强化学习系统
13 人工智能的安全隐私
14 利用人工智能优化计算机系统
篇幅所限，以下仅附 3 深度神经网络网络计算框架基础 部分内容。
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