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想選擇。 機器學習：機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和來自：百科指定識別區(qū)域，完成模板設計并調用服務接口。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科
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AI開發(fā)痛點分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學習Demo演示 第6節(jié) 課程總結 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Train來自：百科![]()
。 華為機器視覺通過多年的技術積累與深刻的行業(yè)洞察，結合智慧地產(chǎn)園區(qū)建設的實踐經(jīng)驗，提出地產(chǎn)視覺智能體的解決方案，利用5G、AI和機器視覺三種技術相互促進、相互激發(fā)，打造端邊云網(wǎng)協(xié)同的一體化智能系統(tǒng)，加速地產(chǎn)智慧園區(qū)的建設，提升園區(qū)管理效率，方便居民的日常生活。 華為機器視覺解決來自：云商店![]()
本課程主要內(nèi)容包括：自然語言處理技術原理、實戰(zhàn)：構建專屬智能問答機器人。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術及應用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié) 對話機器人演示 第6節(jié) 課程總結 華為云來自：百科![]()
類別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長，準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術，可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲來自：百科![]()
是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處來自：專題![]()
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幫你實現(xiàn)當下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術！ 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的學習賽。選手可以使用圖像分類算法對常見的生活垃圾圖片進行分類。我們將結合學習資料、直播+答疑的方式，帶領大家通關垃圾分類項目。學習資料放在”學習賽課程“內(nèi)，選手可自行觀看學習。 【參賽對象】 對AI來自：百科![]()
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