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  • 穩(wěn)定的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 穩(wěn)定的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) 相關(guān)內(nèi)容
  • 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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  • 穩(wěn)定的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) 更多內(nèi)容
  • 更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化
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    超越了人類水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)搭建到智能
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    、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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    課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐,遷移自己訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    老年教育作為終身教育重要內(nèi)容,是構(gòu)建學(xué)習(xí)型社會(huì)、提高全民族思想文化素質(zhì)有機(jī)組成部分,精神文明建設(shè)不可缺少一部分。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及大環(huán)境影響,老年人精神面貌以及生活狀態(tài)得到了越來(lái)越廣泛關(guān)注,為了豐富老年人生活,老年開放學(xué)院在線教育平臺(tái)提供老年人在線教育,對(duì)幫助老年人與社會(huì)共同進(jìn)步
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    是唯一,只有運(yùn)行時(shí)容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”是安全。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況? 在ModelArts管理控制臺(tái),選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁(yè)面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中,單擊目標(biāo)作業(yè)名稱,查看該作業(yè)詳情。您可以在“資源占用情況”頁(yè)簽查看到如下指標(biāo)信息。
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    ') 訓(xùn)練作業(yè)“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)程序運(yùn)行在容器中,容器掛載目錄地址是唯一,只有運(yùn)行時(shí)容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”是安全訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。
    來(lái)自:專題
    ,而不需要關(guān)心底層技術(shù)。同時(shí),ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研算法框架,匹配您使用習(xí)慣。 ModelArts理念就是讓AI開發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)AI開發(fā)者,提供便
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    15:46:18 繁多AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練慢等是困擾AI工程師諸多難題。為解決這個(gè)難題,將一站式AI開發(fā)平臺(tái)(ModelArts)提供給開發(fā)者,從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到算法開發(fā)、模型訓(xùn)練,最后把模型部署起來(lái),集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts功能總覽如下圖所示。
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    管理與部署:業(yè)務(wù)云化助推器 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),用戶將對(duì) 云監(jiān)控服務(wù) 、 云審計(jì) 服務(wù)、 云日志 服務(wù)、云解析服務(wù)、 消息通知 服務(wù)等等管理與部署下一系列龐大產(chǎn)品家族形成理解,如果你正想學(xué)習(xí),快來(lái)加入本課程吧。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 ELB使用時(shí)健康檢查異常如何排查 ELB后端服務(wù)器組健康檢查參數(shù)有哪些內(nèi)容 ELB后端服務(wù)器組的參數(shù)有哪些內(nèi)容
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    單個(gè) CDN 節(jié)點(diǎn)故障率不超過(guò)01%; 當(dāng)CDN節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí),將用戶切換到另外一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)間不超過(guò)5s; CDN設(shè)備存儲(chǔ)支持熱插播技術(shù),更換磁盤不影響用戶請(qǐng)求訪問(wèn)。 由于性能個(gè)性化需求,自建CDN原因就是傳統(tǒng)商業(yè)CDN無(wú)法滿足業(yè)務(wù)定制需求。自建CDN是自行開發(fā)和管理相應(yīng)CDN系
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    模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多
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    點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個(gè)性學(xué)習(xí)”欄目,即可根據(jù)個(gè)人學(xué)習(xí)情況進(jìn)行學(xué)科測(cè)評(píng),找出學(xué)科薄弱知識(shí),定制個(gè)人專屬學(xué)習(xí)計(jì)劃;學(xué)習(xí)流程如下: 云市場(chǎng)商品 拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 智慧校園應(yīng)用管理平臺(tái) “智慧校園”是通過(guò)利用云計(jì)算、虛擬化和物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)來(lái)改變學(xué)生、教師和校園資源相互交互方式,實(shí)現(xiàn)智慧化服務(wù)和管理校園模式???
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    人和車位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類魔法方法使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))
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    AI(人工智能)是通過(guò)機(jī)器來(lái)模擬人類認(rèn)識(shí)能力一種科技能力。AI最核心能力就是根據(jù)給定輸入做出判斷或預(yù)測(cè)。 AI開發(fā)目的是什么 AI開發(fā)目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后信息集中處理并進(jìn)行提煉,從而總結(jié)得到研究對(duì)象內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,一般通過(guò)使用適當(dāng)統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)等方法,對(duì)收集大量數(shù)據(jù)進(jìn)
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