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  • c代碼檢查 內(nèi)容精選 換一換
  • 解析鴻蒙AI模型遷移方案,結(jié)合CycleGAN實現(xiàn)圖片轉(zhuǎn)藝術(shù)家畫作風(fēng)格,探索遷移開發(fā)奧秘。
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    通過了解AI繪畫的相關(guān)技術(shù),包括擴散模型,Stable Diffusion,IP-Adapter,ControlNet等,體驗AI繪畫的強大能力從而應(yīng)用到工作中。
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  • c代碼檢查 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程主要介紹如何讓大模型發(fā)揮更大能量,助力業(yè)務(wù)高效發(fā)展。本期課程以真實案例展開,帶您深入探索如何構(gòu)建更完整的AI解決方案。
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    結(jié)合 語音識別 語音合成 的原理,通過華為云SIS服務(wù)實現(xiàn)自己的 語音交互 小程序 提升Python程序設(shè)計能力,語音處理基礎(chǔ)能力 使用語音交互服務(wù)實現(xiàn)AI小程序,提升自身編碼能力和增加對語音識別及語音合成的理解 語音處理技術(shù)概述 智能語音計算實踐 語音識別和語音合成 認識語音交互任務(wù)的流程 掌握華為云語音交互服務(wù)的使用
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  • c代碼檢查 更多內(nèi)容
  • 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問題的基本思想和方法,是理解復(fù)雜算法的必要要素。人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上,想要了解人工智能必須先掌握必備的一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。
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    本課程主要介紹MDC AI應(yīng)用和業(yè)務(wù)開發(fā)的整體框架。MDC上昇騰芯片的基本功能、算子在功能軟件中的位置和作用,基于模型轉(zhuǎn)換進行AI推理、性能調(diào)優(yōu)的流程等基礎(chǔ)知識;掌握如何在MDC上使用TBE(Tensor Boost Engine)進行算子開發(fā)。
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    本實驗將通過創(chuàng)建“園區(qū)訪客應(yīng)用”,帶您初步認識并體驗華為云Astro低代碼開發(fā)平臺。
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    通過Mind Studio圖形化界面,體驗端到端的算子開發(fā)流程,包括算子工程創(chuàng)建,算子代碼實現(xiàn)、測試代碼實現(xiàn)以及測試。
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    面向?qū)N騰AI處理器感興趣的人員,社會大眾和高校師生 TBE基礎(chǔ)知識結(jié)合DSL方式進行算子開發(fā)實戰(zhàn) 了解什么是TBE算子,掌握TBE算子開發(fā)基本操作 了解TBE相關(guān)知識,體驗基于昇騰AI處理器的算子開發(fā)樂趣 為什么要編寫TBE算子 測試驗證 TBE基礎(chǔ)知識 TBE算子開發(fā)流程 了解自定義算子開發(fā)的原因和意義
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    本課程主要介紹講解AI域?qū)I(yè)服務(wù)全景圖,包括服務(wù)類型:咨詢、AI域、培訓(xùn)等;專業(yè)服務(wù): GES 、ModelArts、ModelArts studio、盤古大模型、城市/工業(yè)智能中樞、AI視頻、AI Kits、時空計算、八爪魚。
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    終端將搭載具備AI能力的CPU,使得本地運行AI大模型成為一種新趨勢,由此形成了混合遠程和本地AI大模型架構(gòu)的新形態(tài)Web應(yīng)用。本課程以一個提供AI輔助預(yù)定酒店的Web應(yīng)用為例,講述混合AI架構(gòu)如何應(yīng)對三種不同場景,通過講述這三個場景的技術(shù)實現(xiàn)細節(jié),總結(jié)出混合AI架構(gòu)的遇用場景及其局限性,并提出漸進式Al
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    本課程主要介紹BuildMate集成了公司AI輔助構(gòu)建的公共能力,提供構(gòu)建領(lǐng)域分層知識問答、問題智能定位定界功能、BEP差異智能分析、構(gòu)建助手等能力,并通過應(yīng)用試點演示幫助學(xué)員掌握實際應(yīng)用方法。
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    AppCube低代碼平臺實現(xiàn)低碼/零碼構(gòu)建應(yīng)用,快速開發(fā)、測試部署,縮短開發(fā)周期。
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    語音識別技術(shù)的應(yīng)用在我們的日常生活中非常常見,人機交互、智能家居、智能問答等等,本課程將從語音識別的基礎(chǔ)出發(fā),帶領(lǐng)大家一步步深入語音識別技術(shù)的內(nèi)在機制,幫助大家講語音識別技術(shù)快速落地到實際的應(yīng)用場景中。
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    課程通過解讀24種會使程序“腐爛變質(zhì)”的代碼壞味道,以數(shù)十個重構(gòu)案例清晰揭示代碼重構(gòu)的過程、原理及實踐方式??芍笇?dǎo)開發(fā)者改善即有代碼設(shè)計,減少開發(fā)過程中的風(fēng)險,提升軟件的可維護性。在理論與實踐中提升自身水平,打造具有可靠性、安全性、可復(fù)用性、可維護性的高質(zhì)量代碼。
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    生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Network,簡稱GAN)是非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一種方法,通過讓兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進行學(xué)習(xí),迅速成為了最具前景的深度學(xué)習(xí)模型。
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    強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)并駕齊驅(qū)的四大算法思想之一,強化學(xué)習(xí)思想接近人類的學(xué)習(xí)過程,且在游戲、自動駕駛、電商等領(lǐng)域獲得了極大的成功。本課程將從強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)開始,一步一步揭開強化學(xué)習(xí)的神秘面紗,幫助大家使用強化學(xué)習(xí)思想解決實際應(yīng)用問題。
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    隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展,信息過載成了人們處理信息的挑戰(zhàn)。為了解決這一問題,推薦系統(tǒng)誕生了并且應(yīng)用廣泛。推薦系統(tǒng)的任務(wù)就是聯(lián)系用戶和信息,了解推薦算法的原理,搭建有效的推薦系統(tǒng)意義深遠。
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    本課程基于華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺,主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實戰(zhàn)案例,模型訓(xùn)練、測試、評估全流程覆蓋,配合代碼講解和課后作業(yè),幫助您掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。
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    本課程主要講解測試自動化基本理論、華為測試自動化代碼規(guī)范、Java編程語言基礎(chǔ)知識以及常用函數(shù)/庫/框架與用法等,旨在引導(dǎo)測試人員寫出更加高可靠性/可用性、高效、滿足規(guī)范要求的Java自動化代碼。
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    華為云AI論文精讀會2021邀請計算機視覺、遷移學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法,讓更多人來低門檻使用經(jīng)典的算法。本期由華為云EI開發(fā)者生態(tài)工程師——巖風(fēng),從論文及算法介紹和代碼移植ModelArts兩個方面帶領(lǐng)大家解讀《Conditional
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