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- tensorflow yolo訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 技術(shù)領(lǐng)域 技術(shù)領(lǐng)域 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：專(zhuān)題實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 時(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科
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CR服務(wù)二次開(kāi)發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的 OCR 模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)景解決辦法； 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系； 3、通過(guò)模型訓(xùn)練，了解OCR開(kāi)發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來(lái)自：百科則會(huì)導(dǎo)致聲音模型訓(xùn)練失敗。 使用預(yù)置語(yǔ)料，創(chuàng)建聲音制作任務(wù)的時(shí)候，必須選對(duì)聲音標(biāo)簽。并將所有音頻文件壓縮成一個(gè)zip文件，示例如圖1所示。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)匹配預(yù)置文本。 方式三：使用自定義語(yǔ)料按句錄制 每個(gè)音頻文件時(shí)長(zhǎng)為5~15秒，不能超過(guò)15秒，否則會(huì)導(dǎo)致聲音模型訓(xùn)練失敗。 每個(gè)音頻來(lái)自：專(zhuān)題
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界面右側(cè)上方，展示分身數(shù)字人定制流程。下方展示訓(xùn)練視頻拍攝指導(dǎo)和樣例視頻，包括：拍攝前準(zhǔn)備、拍攝中操作和拍攝后處理，有效指導(dǎo)用戶拍攝生成一段完整可用的訓(xùn)練視頻，用于訓(xùn)練生成分身數(shù)字人。 圖1 定制數(shù)字人形象 上傳分身數(shù)字人訓(xùn)練數(shù)據(jù) 上傳分身數(shù)字人訓(xùn)練數(shù)據(jù) 參數(shù) 參數(shù) 說(shuō)明 分身數(shù)字人訓(xùn)練數(shù)據(jù)上傳 角色名稱(chēng) 輸入分身數(shù)字人的角色名稱(chēng)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
圖像真實(shí)：智能重打光，背景融合更真實(shí)。 - 多種復(fù)雜場(chǎng)景建模：支持人物走動(dòng)、側(cè)身等訓(xùn)練，肢體動(dòng)作更自然。 - 多語(yǔ)言泛化：一次母語(yǔ)訓(xùn)練，多語(yǔ)種支持；支持20+語(yǔ)種，覆蓋主流語(yǔ)言。 相對(duì)真人成本下降90%以上 - 一次拍攝與訓(xùn)練后，可無(wú)限次使用；無(wú)時(shí)間約束、無(wú)時(shí)長(zhǎng)限制、無(wú)容量限制；統(tǒng)一質(zhì)量，穩(wěn)定來(lái)自：專(zhuān)題![]()
32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來(lái)自：百科![]()
優(yōu)勢(shì)：針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型?？筛鶕?jù)使用過(guò)程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型，如部門(mén)方向有調(diào)整時(shí)，可以用戶自己調(diào)節(jié)模型，及時(shí)更新。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率，可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤(pán)商品，從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動(dòng)化，只來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2021-08-24 17:49:10 云小課 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 對(duì)于AI開(kāi)發(fā)者而言，在開(kāi)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(lèi)，一類(lèi)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無(wú)法滿足預(yù)期。為了獲得來(lái)自：百科![]()
云上一站式自助服務(wù)平臺(tái)，簡(jiǎn)單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配，語(yǔ)言泛化能力強(qiáng) 數(shù)字人形象更真實(shí)、更自然 數(shù)字人形象更真實(shí)、更自然 AI重打光，人臉與背景融合度高，圖像更真實(shí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
優(yōu)勢(shì)：針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型。可根據(jù)使用過(guò)程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率，可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤(pán)商品，從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自來(lái)自：百科![]()
集）中的異常。 【賽事簡(jiǎn)介】華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個(gè)讓網(wǎng)絡(luò)AI開(kāi)發(fā)更簡(jiǎn)單、網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛的云服務(wù)平臺(tái)。為了引導(dǎo)新手在AI領(lǐng)域、網(wǎng)絡(luò)規(guī)建維優(yōu)業(yè)務(wù)領(lǐng)域從入門(mén)到精通，NAIE打造了網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021，并有網(wǎng)絡(luò)AI大神指導(dǎo)你完成從0到1的通關(guān)。本學(xué)習(xí)來(lái)自：百科![]()
非易事：理想的AI模型依賴(lài)海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，從而提升AI判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性（即：參數(shù)合理分布）。雖然在AI for code領(lǐng)域，有大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)外開(kāi)放使用，但出于場(chǎng)景落地、準(zhǔn)確率提升，數(shù)據(jù)控制者必須推斷數(shù)據(jù)意圖，另作標(biāo)記、篩選、提煉、過(guò)濾后再?gòu)?fù)用，其間涉及繁重的訓(xùn)練、業(yè)務(wù)校正、場(chǎng)來(lái)自：百科![]()
，并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中，訂閱物體檢測(cè)YOLOv3_ResNet18算法，根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預(yù)置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法，創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 6、模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練后得到的模型并不符合Atlas來(lái)自：專(zhuān)題![]()
滿足分布式訓(xùn)練的海量參數(shù)同步要求。 在Kubernetes調(diào)度上，針對(duì)AI場(chǎng)景進(jìn)行深度優(yōu)化，利用排隊(duì)、親和性、Gang Scheduling，對(duì)接AI分布式訓(xùn)練框架，使能高效的AI分布式訓(xùn)練，大幅度提升了計(jì)算效率。 隨啟隨用 業(yè)界領(lǐng)先的Serverless Container架構(gòu)來(lái)自：百科![]()
海量算力優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)AI的邊云協(xié)同，就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱： 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)； 2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn)； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽(tīng)眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線來(lái)自：百科![]()
合適的資源進(jìn)行AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 公共資源池：公共資源池提供公共的大規(guī)模計(jì)算集群，根據(jù)用戶作業(yè)參數(shù)分配使用，資源按作業(yè)隔離。按資源規(guī)格、使用時(shí)長(zhǎng)及實(shí)例數(shù)計(jì)費(fèi)，不區(qū)分任務(wù)（訓(xùn)練作業(yè)、部署、開(kāi)發(fā)）。公共資源池是ModelArts默認(rèn)提供，不需另行創(chuàng)建或配置，您可以直接在AI開(kāi)發(fā)過(guò)程中，直接選擇公共資源池進(jìn)行使用。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
精準(zhǔn)圖文描述，對(duì)齊語(yǔ)義理解，智能語(yǔ)境識(shí)別。 更具自然美感 多模態(tài)多尺度訓(xùn)練，逼近自然美感生成內(nèi)容。 更強(qiáng)泛化性 強(qiáng)大泛化能力，適應(yīng)各種復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景和用戶需求。 全棧自主可控 全棧自主可控，基于昇騰云服務(wù)，技術(shù)完全自主可控。 支持二次訓(xùn)練 支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專(zhuān)屬模型，打造大模型體驗(yàn)。 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能來(lái)自：專(zhuān)題![]()
時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。 課程大綱 第1章 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 華為云 面向未來(lái)自：百科![]()
決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)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(jué)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(lái)自：專(zhuān)題
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