互联网人的福利，请收下

六月三日，我们将迎来期盼已久的盛大峰会。届时，会有几十位业界大咖给我们分享自身的经验与教训。

随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习的兴起，许多之前机器学习领域的问题与难点逐步的得到了解决，训练效率与学习准确率都得到了质的提升。深度学习的实现，需要多种技术进行支撑，比如服务器、GPU、集群、集群管理调度软件、深度学习框架、深度学习的具体应用等。

我们把这些技术进行归类，认为服务器、GPU、分布式集群、集群调度管理软件等作为深度的学习的系统支撑平台，也是机器学习领域的必备技术。作为国内较早从事云计算、分布式集群计算、集群调度管理软件等的从业者，牛继宾在机器学习系统支撑平台上也有自己的独特的理解与实现。