2026 Spring Semester
机器学习系统 ISTE6002P.01
Machine Learning System
本课程聚焦于机器学习系统这一前沿交叉领域，并重点关注支撑机器学习模型高效运行的全栈系统技术。课程将带领学生深入剖析现代机器学习系统的内部工作原理：从支撑注意力的硬件特性，到分布式训练的核心并行策略，再到机器学习模型的高效微调与服务优化。通过本课程，学生将掌握构建、优化和部署大规模AI模型的关键系统知识与实践能力。
Next Deadline: Lab1
待定
Distance to submission
最新公告
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课程信息 (Course Info)
时间与地点
上课时间
2~15 周 | 周二 (3,4,5)
上课地点
高新校区 G2-B403
联系方式
主讲教师
其他
- 机器学习系统2026春...Group
机器学习系统2026春课程讨论 - 作业提交：待定
教材与考核
教材：
- 机器学习系统设计与实现（麦络，董豪，清华大学出版社）
- 智能计算系统 (陈云霁，李玲等 机械工业出版社)
考核方式：
- 大作业（论文、报告、项目或作品等）
教学进度表 (Schedule)
| Week | Date | Topic | Resources |
|---|---|---|---|
| Week 1 | Mar 10 | 第一章 概述 | |
| Week 2 | Mar 17 | 第二章 机器学习与框架基础 | |
| Week 3 | Mar 24 | 第三章 GPU框架与CUDA编程 | |
| Week 4 | Mar 31 | 第四章 Transformer和大语言模型 Lab 1 Released (10%) | |
| Week 5 | Apr 7 | 第五章 混合专家模型 | |
| Week 6 | Apr 14 | 第六章 数据并行与模型并行 | |
| Week 7 | Apr 21 | 第七章 模型剪枝 | |
| Week 8 | Apr 28 | 第八章 模型量化 | |
| Week 9 | May 5 | 第九章 机器学习图优化 | |
| Week 10 | May 12 | 第十章 大语言模型部署 | |
| Week 11 | May 19 | 第十一章 大模型后训练 | |
| Week 12 | May 26 | 第十二章 客座讲座 | |
| Week 13 | Jun 2 | 第十三章 课程项目展示与总结 | |
| Week 14 | Jun 9 | 第十四章 课程项目展示与总结 |