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  • ai寫作訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 據(jù)標注,分布式訓(xùn)練,模型自動構(gòu)建,模型部署等功能。 汽車行業(yè)解決方案 “中國制造2025”將節(jié)能與新能源汽車作為重點發(fā)展領(lǐng)域,明確了支持電動汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展,掌握汽車低碳化、信息化、智能化核心技術(shù),推動汽車新一輪技術(shù)變革。華為云攜手合作伙伴基于云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G等
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    華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的邏輯模型設(shè)計階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外
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  • 真正掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識; 3、學(xué)習(xí)多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章
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    iLens平臺部署到設(shè)備上運行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練 用戶在華為云ModelArts平臺或線下,進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開發(fā)和模型訓(xùn)練,得到模型后,根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類型,完成對應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開發(fā) 開發(fā)者可以選擇基于ModelBox框架進行推理階段的代
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  • ai寫作訓(xùn)練模型 更多內(nèi)容
  • 趣味課堂+課后作業(yè),專家全程QQ群答疑指導(dǎo) 【加入訓(xùn)練營你需要完成】 本次訓(xùn)練營三步走: 1.點擊左上角報名訓(xùn)練營; 2.聽課; 3.完成26個作業(yè)。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將
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    華為云計算 云知識 AI全棧成長計劃-AI應(yīng)用篇 AI全棧成長計劃-AI應(yīng)用篇 時間:2020-12-10 11:10:17 本課程為AI全棧成長計劃第三階段課程:AI應(yīng)用篇。您將學(xué)習(xí)到行業(yè)深度應(yīng)用的AI領(lǐng)域知識: OCR 與NLP的概念及其模型開發(fā),同時您也可以選擇體驗和學(xué)習(xí)當下熱門的端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)。
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    云知識 AI全棧成長計劃-AI基礎(chǔ)篇 AI全棧成長計劃-AI基礎(chǔ)篇 時間:2020-12-15 09:49:03 本課程為AI全棧成長計劃第一階段課程:AI基礎(chǔ)篇。本階段您將學(xué)習(xí)到:Python語言基礎(chǔ),AI基礎(chǔ)概念,并由華為AI專家?guī)?0 代碼開發(fā)自己的第一個AI模型。 目標學(xué)員
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    資產(chǎn)篇——典型資產(chǎn)介紹 第6章 DAY 06 動手實操篇——模型訓(xùn)練步驟介紹 第7章 DAY 07 模型訓(xùn)練篇——模型訓(xùn)練步驟介紹 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客
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    華為云計算 云知識 AI引擎 AI引擎 時間:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的開發(fā)環(huán)境、訓(xùn)練作業(yè)、模型推理(即模型管理和部署上線)支持的AI框架。主要包括業(yè)界主流的AI框架,TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib
    來自:百科
    .email域名注冊 什么是.email域名注冊? 域名注冊(Domain Registration)是用戶付費獲取Internet上某一域名一段時間使用權(quán)的過程。華為云域名注冊服務(wù)提供域名的注冊、購買、實名認證以及管理功能。 華為云的域名注冊服務(wù)與新網(wǎng)合作,因此通過華為云注冊的
    來自:專題
    華為云計算 云知識 AI智能裝箱 AI智能裝箱 時間:2021-05-25 14:24:27 云市場 商品介紹 人工智能 圖像識別 AI智能裝箱,裝載率平均提升10%以上,輕松省下大筆運費 服務(wù)商:深圳藍胖子機器智能有限公司   日常生活中,我們常常需要打包,空間利用的好,則能夠
    來自:云商店
    幫助企業(yè)在各種場景中實現(xiàn)智能化,提高運營效率。通過API、SDK等工具,開發(fā)者可以輕松地將華為云EI集成到自己的應(yīng)用程序中。此外,華為云還提供了一套完整的人工智能開發(fā)平臺,包括模型訓(xùn)練、部署和管理等功能,使得企業(yè)和開發(fā)者能夠快速地構(gòu)建和優(yōu)化自己的AI模型,以滿足特定的業(yè)務(wù)需求。
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    除了上述兩種基于簡單邏輯的邊緣智能外,IoT邊緣服務(wù)還支持與華為云企業(yè)智能(EI)聯(lián)動實現(xiàn)邊緣側(cè)人工智能。通過邊緣側(cè)上報的數(shù)據(jù),EI側(cè)對AI進行訓(xùn)練,并將訓(xùn)練完成的AI模型下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行,典型應(yīng)用包括 人臉識別 、車輛識別等視覺系AI模型,實現(xiàn)邊緣側(cè)的高度智能化。 物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算能解決哪些問題? 介紹完Io
    來自:百科
    華為云計算 云知識 鯤鵬高校訓(xùn)練營-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓(xùn)練營-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡介: 算力已成為驅(qū)動社會經(jīng)濟發(fā)展的新生產(chǎn)力,多業(yè)務(wù)場景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件
    來自:百科
    通過全域感知服務(wù),原來需要人工巡檢的發(fā)現(xiàn)的問題,現(xiàn)在都可以用AI感知來替代,而且準確性還能提升。城市治理中的事項類別非常多,但很多事件的數(shù)據(jù)量很少,用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個算法耗時長,準確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時通過圖
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    -華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 查看更多 收起
    來自:專題
    靈活的開發(fā)工具:華為云提供了多種開發(fā)工具,包括代碼編輯器、數(shù)據(jù)標注工具、模型訓(xùn)練工具、模型評估工具等,支持不同層次和角色的開發(fā)者進行快速、高效、便捷的開發(fā)。 - 豐富的模型庫:華為云提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型模型市場,涵蓋了圖像、語音、文本、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)和任務(wù),支持開發(fā)者進行模型選擇、調(diào)優(yōu)、遷移等操作。 - 完善
    來自:百科
    合適的資源進行AI應(yīng)用開發(fā)。 公共資源池:公共資源池提供公共的大規(guī)模計算集群,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、使用時長及實例數(shù)計費,不區(qū)分任務(wù)(訓(xùn)練作業(yè)、部署、開發(fā))。公共資源池是ModelArts默認提供,不需另行創(chuàng)建或配置,您可以直接在AI開發(fā)過程中,直接選擇公共資源池進行使用。
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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(luò)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(luò)模型解析,提煉
    來自:百科
    臉識別,可穿戴設(shè)備上的AI計步等等,已經(jīng)驗證物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品融入人工智能,升級成了智能設(shè)備后的“威力”。 但,物聯(lián)網(wǎng)AI 開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后,必須得在設(shè)備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力,但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運行起來
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