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- 算法訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時(shí)間安排 大賽報(bào)名時(shí)間 訓(xùn)練營(yíng)一期：11月11日-11月20日中午12:00一期報(bào)名截止 訓(xùn)練營(yíng)二期：11月11日-11月27日晚12:00二期報(bào)名截止（報(bào)名入口見頁面導(dǎo)航） 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓(xùn)練營(yíng)授課（線上） 訓(xùn)練營(yíng)一期：11月22日-11月29日（來自：百科對(duì)于AI開發(fā)者而言，在開始模型訓(xùn)練前，都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，才能用于AI模型構(gòu)建。 一般情況下，模型構(gòu)建對(duì)輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類，一類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無法滿足預(yù)期。為了獲得更好的模型，標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。來自：百科
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參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)來自：百科第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類。來自：百科
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自動(dòng)檢測(cè)壓板投退狀態(tài)并實(shí)時(shí)反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供技術(shù)保障。 商品介紹 基于大規(guī)模壓板圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫面實(shí)時(shí)分析，通過深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)檢測(cè)各種壓板的狀態(tài)。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 深圳市鐵越電氣有限公司成立于2000年初，注冊(cè)資金來自：云商店![]()
呼吸器顏色智能檢測(cè)是用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)變壓器工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，基于大規(guī)模呼吸器圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫面實(shí)時(shí)分析，通過深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確判定呼吸器顏色是否變色，監(jiān)理人員能夠第一時(shí)間獲取相關(guān)圖像，并及時(shí)更換硅膠，為變壓器安全運(yùn)行提供安全保障。來自：云商店![]()
選擇用其完成開發(fā)調(diào)試，最后通過 HiLens平臺(tái) 部署到設(shè)備上運(yùn)行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練 用戶在華為云ModelArts平臺(tái)或線下，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)和模型訓(xùn)練，得到模型后，根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類型，完成對(duì)應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開發(fā) 開發(fā)者可以選擇基于Mo來自：專題![]()
和交易的平臺(tái)，支持在開發(fā)過程中沉淀的一系列算法、模型、應(yīng)用進(jìn)行便捷的共享和交易。目前，AI Gallery已經(jīng)沉淀了超過5000個(gè)模型資產(chǎn)，讓不懂專業(yè)技術(shù)的用戶也能實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的快速構(gòu)建，讓AI在行業(yè)的落地更簡(jiǎn)單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型來自：百科![]()
車起火導(dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，本算法通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電梯內(nèi)的攝像頭畫面，方便樓宇管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)電瓶車，提高管理效率。 核心功能： 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車的來自：云商店![]()
華為云提供一站式人工智能開發(fā)平臺(tái)，通過對(duì)歷史氣象數(shù)據(jù)的高效訓(xùn)練不斷優(yōu)化推理模型，助力短時(shí)間臨近預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn) 優(yōu)勢(shì) 算法豐富：提供圖像分類、物體檢測(cè)等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型；提供大量基于開源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型，加速模型訓(xùn)練 使用便捷：無縫對(duì)接華為云的 OBS 存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算，滿足各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 將介紹人工智能基本知識(shí)體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解—來自：百科![]()
標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 ModelArts Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中，流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。來自：專題![]()
AI應(yīng)用支持如下幾種場(chǎng)景的導(dǎo)入方式： 從訓(xùn)練中選擇：在ModelArts中創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，并完成模型訓(xùn)練，在得到滿意的模型后，可以將訓(xùn)練后得到的模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，用于部署服務(wù)。獲取數(shù)據(jù)的問題。 從OBS中選擇：如果您使用常用框架在本地完成模型開發(fā)和訓(xùn)練，可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上來自：專題![]()
產(chǎn)品特點(diǎn) 端云協(xié)同推理，平衡低計(jì)算時(shí)延和高精度 端側(cè)分析數(shù)據(jù)，降低上云存儲(chǔ)成本 一站式技能開發(fā)，縮短開發(fā)周期 技能市場(chǎng)預(yù)置豐富技能，在線訓(xùn)練，一鍵部署 產(chǎn)品架構(gòu) Huawei HiLens 是一個(gè)端云協(xié)同的多模態(tài)AI開發(fā)應(yīng)用平臺(tái)，云側(cè)提供開發(fā)框架HiLens Framework、開發(fā)環(huán)境HiLens來自：百科![]()
很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實(shí)際產(chǎn)來自：百科![]()
影響。自學(xué)習(xí)性是指引擎會(huì)收集用戶的反饋，通過脫敏后，用于對(duì)AI模型的再訓(xùn)練。這個(gè)再訓(xùn)練發(fā)生在下圖的Offline Process組件中，通過Scheduling Fine-Tune Training 對(duì)模型訓(xùn)練，驗(yàn)證成功后在提交到Online Process 組件中上線使用。 ROMA來自：百科![]()
決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺檢測(cè)，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì)： ●高效：云端已訓(xùn)練的視覺模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，提升檢測(cè)效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控來自：專題![]()
對(duì)參賽作品進(jìn)行評(píng)比，并由專業(yè)評(píng)審專家團(tuán)隊(duì)進(jìn)行打分和評(píng)選，作品知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬參賽者所有 l參賽作品完整度50%：（開發(fā)完成度、業(yè)務(wù)可完整體驗(yàn)、算法成熟度） l參賽作品的商業(yè)價(jià)值20%：（市場(chǎng)規(guī)模、解決的痛點(diǎn)、方案競(jìng)爭(zhēng)力） l參賽作品的創(chuàng)意 15%：（創(chuàng)意是否新穎、解決的業(yè)務(wù)場(chǎng)景的獨(dú)特性）來自：百科![]()
數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成，依賴華為云人工智能平臺(tái)計(jì)算能力，參加該賽事的參賽者，需登錄到華為云人工智能大賽平臺(tái)提交作品。 為更好支持?jǐn)?shù)據(jù)分析賽參賽者的作品設(shè)計(jì)，賽事組委會(huì)在初賽評(píng)審?fù)瓿珊螅瑢⒀?qǐng)數(shù)據(jù)分析賽入圍決賽選手參加“人工智能與數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營(yíng)”，訓(xùn)練營(yíng)由坪山區(qū)政府組織，華來自：百科![]()
同場(chǎng)景；邊側(cè)、云端的實(shí)時(shí)最優(yōu)控制策略，為交通參與者提供全局最優(yōu)的協(xié)同控制。 智慧交通邊緣節(jié)點(diǎn)通過視頻和雷達(dá)融合分析，智能化算法檢測(cè)道路交通事件（算法云端訓(xùn)練、邊緣執(zhí)行），有效實(shí)時(shí)提供碰撞告警，紅綠燈相位推送，車流量感知及控制等智能服務(wù)。向交通管理者提供交通全息監(jiān)控能力，向車輛提供來自：百科![]()
提供長(zhǎng)期貼身的技術(shù)團(tuán)隊(duì)支持：系統(tǒng)提供長(zhǎng)期貼身的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，不斷根據(jù)真實(shí)環(huán)境進(jìn)行更新迭代和算法訓(xùn)練，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和適應(yīng)性。7. 支持排程算法：系統(tǒng)支持正向、逆向有限能力和多目標(biāo)函數(shù)排產(chǎn)，采用約束理論，考慮多方面因素，通過優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的工序級(jí)生產(chǎn)排程。8. 提供供應(yīng)鏈管理模塊：包括供應(yīng)商管理、來自：專題
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