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  • 損失模型機器學習 內(nèi)容精選 換一換
  • 隊分享了基于華為機器視覺產(chǎn)品(軟件定義攝像機、智能視頻存儲、華為好望商城、華為好望云服務)結(jié)合各自賽隊優(yōu)秀算法和應用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實踐。 華為機器視覺總裁 段愛國 致辭 經(jīng)過激烈的角逐,最終大賽決出1個金獎、2個銀獎、8個優(yōu)勝獎,華為機器視覺總裁段愛國、華為機器視覺負責產(chǎn)業(yè)發(fā)展
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    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。 產(chǎn)品優(yōu)勢 一站式 開“箱”即用,涵蓋AI開發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個或多個功能。 易上手 提供多種預置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。
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  • AI技術(shù)領域課程--機器學習 AI技術(shù)領域課程--深度學習 AI技術(shù)領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領域課程--強化學習 AI技術(shù)領域課程--圖網(wǎng)絡 AI技術(shù)領域課程--機器學習 AI技術(shù)領域課程--深度學習 AI技術(shù)領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領域課程--強化學習 AI技術(shù)領域課程--圖網(wǎng)絡
    來自:專題
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  • 損失模型機器學習 更多內(nèi)容
  • 時間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎的開發(fā)者,提供機器學習和深度學習的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓練,模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓練(訓練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務)。AI全流程開
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    物聯(lián)網(wǎng)學習入門 課程學習,動手實驗,技能認證,全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識圖譜 在線課程 01 初學入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動手實驗 02 精心設計云上實驗,深度體驗云服務 精心設計云上實驗,深度體驗云服務 初學入門 初學入門
    來自:專題
    華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學員學會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預訓練模型。
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    框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后,由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中,與昇騰AI處理器進行融合后,才可以進行推理計算,這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示,在接收到原始模型后,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟: 1、解析 在解析過程中,離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡模型解析,提煉
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    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。
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    華為云計算 云知識 機器視覺各行業(yè)案例(二) 機器視覺各行業(yè)案例(二) 時間:2021-02-19 14:37:22 云計算 華為好望商城 作為業(yè)界公認的AI最先落地的領域,機器視覺利用視頻+AI+大數(shù)據(jù)的能力,讓智能視頻和數(shù)據(jù)分析不僅僅應用于安全保障,更逐步成為各行各業(yè)的全新生產(chǎn)力。
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    多考點視頻信息割裂,協(xié)同管理難? 貴州省考試院×華為HoloSens機器視覺, 標準化智慧考場守護教育公平。 AI+機器視覺@電力 隧道管廊安全作業(yè)管理難? 傳感系統(tǒng)獨立數(shù)據(jù)割裂,運維復雜? 深圳前海電力×華為HoloSens機器視覺, 解放摸黑前行的巡檢人。 AI+機器視覺@科創(chuàng)園區(qū) 視頻智能化識別率要求高?
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    華為云計算 云知識 對話機器人服務計費說明 對話機器人服務計費說明 時間:2020-12-22 16:55:50 對話機器人服務費用有兩種計算方式:機器人實例,針對您選擇的機器人實例收費,提供包年包月的計費方式。機器人問答接口調(diào)用次數(shù),創(chuàng)建機器人實例后,調(diào)用機器人的問答接口收費,提供
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    臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓練。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握AI模型訓練原理及實現(xiàn)過程。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 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(jié)
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    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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [
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    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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [
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    功能豐富:提供數(shù)據(jù)庫審計、數(shù)據(jù)庫防火墻、數(shù)據(jù)泄露保護三大功能,一站式解決數(shù)據(jù)庫審計效果差、安全防御困難、法律合規(guī)要求的問題。 超低誤報:整合業(yè)界通用的SQL注入特征庫,疊加機器學習模型+評分機制,誤報率遠低于平均水平。 防護實時:采用反向代理部署架構(gòu),真正做到實時阻斷惡意請求。 精細控制權(quán)限:弱耦合機制,不修改用戶權(quán)限的同時,實現(xiàn)細粒度權(quán)限控制。
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    本課程為AI全棧成長計劃第二階段課程:AI進階篇。本階段將由華為AI專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學習AI開發(fā)兩大熱門領域:圖像分類和物體檢測的模型開發(fā),正式入門AI代碼開發(fā)! 目標學員 高校學生、個人開發(fā)者中的AI愛好者、學習者 課程目標 了解、掌握 AI 開發(fā)的基本流程,完成常見 AI 模型的開發(fā)部署。 課程大綱 第1章 全流程AI開發(fā)平臺介紹-ModelArts
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    通過本課程的學習,使學員了解: 1.人工智能的邊界與應用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU 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
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    大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    課程單元頁面 3、學習課程內(nèi)容 在課程單元頁面,選擇想要學習的課程單元,點擊【開始學習】,進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面,點擊左側(cè)的目錄,可以切換課程的章節(jié);點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后,點擊
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