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    想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和
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    大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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  • 課程單元頁(yè)面 3、學(xué)習(xí)課程內(nèi)容 在課程單元頁(yè)面,選擇想要學(xué)習(xí)的課程單元,點(diǎn)擊【開始學(xué)習(xí)】,進(jìn)入課程播放器頁(yè)面。 圖 點(diǎn)擊【開始學(xué)習(xí)】 圖 課程播放器頁(yè)面 在課程播放器頁(yè)面,點(diǎn)擊左側(cè)的目錄,可以切換課程的章節(jié);點(diǎn)擊下方的“下一頁(yè)”、“上一頁(yè)”可以進(jìn)行課程頁(yè)面的切換。課程單元學(xué)習(xí)完成后,點(diǎn)擊
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    組建團(tuán)隊(duì):用隊(duì)長(zhǎng)華為云賬號(hào)創(chuàng)建團(tuán)隊(duì)并邀請(qǐng)其他成員加入團(tuán)隊(duì) 二、比賽資源申請(qǐng)說(shuō)明 1.現(xiàn)金券申請(qǐng):本次比賽所需的鯤鵬云資源均是華為云鯤鵬云服務(wù),需要隊(duì)長(zhǎng)注冊(cè)華為云賬號(hào),并在開班前完成企業(yè)實(shí)名認(rèn)證,避免比賽時(shí)無(wú)法使用影響學(xué)習(xí)效果,參訓(xùn)過(guò)程中會(huì)有華為云現(xiàn)金券發(fā)放。 2.現(xiàn)金券發(fā)放:完成報(bào)名后每一主體成員賬號(hào)會(huì)在規(guī)定時(shí)間收到
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    量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括ModelArts介紹和基本使用操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),了解ModelArts的特性、應(yīng)用場(chǎng)景等,并掌握其申請(qǐng)和調(diào)用方法。
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    種部署類型: 在線服務(wù):將AI應(yīng)用部署為一個(gè)Web Service,并且提供在線預(yù)測(cè)與監(jiān)控功能。 批量服務(wù):批量服務(wù)可對(duì)批量數(shù)據(jù)進(jìn)行推理,完成數(shù)據(jù)處理后自動(dòng)停止。 邊緣服務(wù):通過(guò)智能邊緣平臺(tái),在邊緣節(jié)點(diǎn)將AI應(yīng)用部署為一個(gè)Web Service。 部署為在線服務(wù) AI應(yīng)用準(zhǔn)備完成
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    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 AI 和云上 AI 應(yīng)用的差異; 2、了解邊云協(xié)同推理和訓(xùn)練模式對(duì)當(dāng)前邊緣 AI“云上訓(xùn)練,端邊推
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    別、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)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(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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    軟件開發(fā)小白在華為云的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)經(jīng)歷 作為計(jì)算機(jī)新人,我通過(guò)網(wǎng)上的相關(guān)平臺(tái),篩選很多開發(fā)者高頻使用的工具。前輩也同步推薦給我很多學(xué)習(xí)的平臺(tái)和日常使用的工具,我也根據(jù)前輩提供方向進(jìn)行探索,華為云提供了豐富的開發(fā)者生態(tài),而且口碑在開發(fā)圈內(nèi)得到了一致好評(píng)。因此我選擇了在華為云平臺(tái)上開啟我的學(xué)習(xí)和工作成長(zhǎng)之路。這里也是我工作起步的敲門磚。
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    視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    從2018年福州生態(tài)大會(huì)上的一個(gè)沙盤,到2019年華為機(jī)器視覺(jué)業(yè)務(wù)部門試水,再到今年3月上線在線交易版,Huawei HoloSens Store這一華為機(jī)器視覺(jué)的算法“泉水”已經(jīng)蓄勢(shì)待發(fā)。 2020年伊始,華為智能安防改名為“華為機(jī)器視覺(jué)”,劍指千億機(jī)器視覺(jué)賦能千行百業(yè)的新市場(chǎng)。華為常務(wù)董事汪濤說(shuō),HoloSens
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    索需要學(xué)習(xí)的課程,進(jìn)行在線學(xué)習(xí)與專題內(nèi)容測(cè)試,學(xué)習(xí)后可下載相應(yīng)專題學(xué)習(xí)資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案,點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”. 或者點(diǎn)擊“上傳答題照片”,打開微信掃描二維碼,拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后,點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”即可。 定制學(xué)習(xí)計(jì)劃 點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個(gè)性學(xué)習(xí)”欄目,
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    據(jù)反映了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入,對(duì)AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語(yǔ)音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類等多個(gè)標(biāo)注場(chǎng)景,可適用于各種AI項(xiàng)
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    圖片。 第三步,保存數(shù)據(jù)。手工的方式是使用瀏覽器將圖片下載保存在個(gè)人電腦中,而爬蟲程序保存數(shù)據(jù)的方式多種多樣,可以簡(jiǎn)單保存為TXT文本或JSON文本,也可以保存到數(shù)據(jù)庫(kù),如MySQL和MongoDB等,還可保存至遠(yuǎn)程服務(wù)器,如借助SFTP進(jìn)行操作,甚至可以將圖片視頻保存在文件系統(tǒng)或者對(duì)象存儲(chǔ)中。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(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)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    業(yè)知識(shí),讓開發(fā)者聚焦自身業(yè)務(wù)。讓企業(yè)用戶聚焦于技術(shù)創(chuàng)新,將模型訓(xùn)練、定制的小事交給ModelArts Pro。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、
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    論壇期間,同濟(jì)大學(xué)特聘教授朱少民認(rèn)為,當(dāng)今已從軟件工程1.0到軟件工程3.0時(shí)代,當(dāng)GPT一類大模型發(fā)布之后,軟件工程發(fā)生革命性的變化、出現(xiàn)軟件新范式ML-DevOps(機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)研發(fā)和運(yùn)維):模型驅(qū)動(dòng)開發(fā)、模型驅(qū)動(dòng)運(yùn)維,未來(lái)軟件的形態(tài)將是“軟件即模型(SaaM)”,在大模型底座上軟件效能和質(zhì)量將得到極大提升。
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    SNS,華為數(shù)字機(jī)器人 HCS版,優(yōu)易聯(lián)機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件,天鶴操作系統(tǒng)。 達(dá)觀數(shù)據(jù)流程自動(dòng)化機(jī)器人平臺(tái)軟件的服務(wù)商是哪家公司? 達(dá)觀數(shù)據(jù)流程自動(dòng)化機(jī)器人平臺(tái)軟件的服務(wù)商是達(dá)而觀信息科技(上海)有限公司。 介紹一下達(dá)觀數(shù)據(jù)流程自動(dòng)化機(jī)器人平臺(tái)軟件的服務(wù)商。 達(dá)觀數(shù)據(jù)流程自動(dòng)化機(jī)器人平臺(tái)軟
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    float,一般不建議用戶修改 TPE算法 TPE算法全稱Tree-structured Parzen Estimator,是一種利用高斯混合模型來(lái)學(xué)習(xí)超參模型的算法。在每次試驗(yàn)中,對(duì)于每個(gè)超參,TPE為與最佳目標(biāo)值相關(guān)的超參維護(hù)一個(gè)高斯混合模型l(x),為剩余的超參維護(hù)另一個(gè)高斯混合模型
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