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- ai訓(xùn)練模型競賽 青少年 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后，用戶往往需要通過測(cè)試數(shù)據(jù)集來評(píng)估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)來自：百科于實(shí)際業(yè)務(wù)場景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場景中，流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 ModelArts Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器來自：專題
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習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 智能邊緣平臺(tái) 基于云原生技術(shù)構(gòu)建的智能邊云協(xié)同平臺(tái) 智能邊緣平臺(tái)IEF 華為云智能邊緣平臺(tái)IEF提供業(yè)界領(lǐng)先的云邊來自：專題的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點(diǎn)。 IoT設(shè)備中嵌入AI能力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級(jí)，已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道，那怎樣才能實(shí)現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設(shè)備里，讓它可以輕松運(yùn)行起來呢？成為了AI開發(fā)者遇到的棘手難題。來自：百科
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本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來自：百科![]()
業(yè)降本增效。 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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
合華為授權(quán)培訓(xùn)合作伙伴，舉辦2019華為中國區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測(cè)試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽，共設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題，參賽選手在華為線上AI開發(fā)平臺(tái)Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為杯第二屆中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽 華為杯第二屆中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽 時(shí)間：2020-12-10 14:46:42 “華為杯”第二屆中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽以“AI賦能 創(chuàng)新引領(lǐng)”為理念，圍繞人工智能創(chuàng)新主題，引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，激發(fā)研究生創(chuàng)新意識(shí)，提高研究生創(chuàng)新和實(shí)踐能力。來自：百科![]()
計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制、模型組合等管理。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù)，來自：專題![]()
如果使用過程中超出了舉辦方提供的現(xiàn)金券額度，需要參賽團(tuán)隊(duì)自行負(fù)責(zé)，我方不再負(fù)責(zé)額外提供。 【鯤鵬訓(xùn)練營暨鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者比賽議程】 1、時(shí)間：5月11日-5月25日為訓(xùn)練營暨大賽報(bào)名時(shí)間； 2、6月1日-17日為訓(xùn)練營（兩期）授課階段，兩期訓(xùn)練營課程內(nèi)容一樣，同一隊(duì)伍不可重復(fù)參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時(shí)間；來自：百科![]()
快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)，優(yōu)化模型效果。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.掌握MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)的功能及用途 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提： 1.運(yùn)行訓(xùn)練腳本，查看訓(xùn)練情況 2.使用MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)組件對(duì)訓(xùn)練過程進(jìn)行觀察 3.來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI全棧成長計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 AI全棧成長計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 時(shí)間：2020-12-10 11:10:17 本課程為AI全棧成長計(jì)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(shí)： OCR 與NLP的概念及其模型開發(fā)，同時(shí)您也可以選擇體驗(yàn)和學(xué)習(xí)當(dāng)下熱門的端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)。來自：百科![]()
云知識(shí) AI全棧成長計(jì)劃-AI基礎(chǔ)篇 AI全棧成長計(jì)劃-AI基礎(chǔ)篇 時(shí)間：2020-12-15 09:49:03 本課程為AI全棧成長計(jì)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(gè)AI模型。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts使用系列文章-（1）初識(shí)ModelArts來自：專題![]()
s數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建，預(yù)置模型選擇，模型訓(xùn)練、部署并最終建立在線預(yù)測(cè)作業(yè)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 2.訓(xùn)練模型 3.部署模型 4.發(fā)起預(yù)測(cè)請(qǐng)求來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科![]()
本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
還有機(jī)會(huì)獲得 華為云職業(yè)認(rèn)證 證書 訓(xùn)練營結(jié)營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認(rèn)證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓(xùn)練營參與流程 報(bào)名學(xué)習(xí)課程——觀看開班直播——進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營結(jié)營賽——論壇發(fā)帖互動(dòng) 四、豐富的訓(xùn)練營獎(jiǎng)品，等你拿！來自：百科![]()
的落地更簡單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動(dòng)AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類通用場景，用戶僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天來自：百科
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