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- caffe機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自：百科
- caffe機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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越來越重要。其中，Spark是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù)，包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)；來自：百科自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自：百科
- caffe機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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AI（人工智能）是通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)識(shí)能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測(cè)。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征來自：百科![]()
實(shí)時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動(dòng)翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [免來自：百科![]()
從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來自：百科![]()
裝，包含了框架管理器以及流程編排器。 對(duì)于昇騰AI處理器，L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線生成和執(zhí)行能力，可以脫離深度學(xué)習(xí)框架（如Caffe、TensorFlow等）使得離線模型（Offline Model，OM）具有同樣的能力（主要是推理能力）?？蚣芄芾砥髦邪穗x線模型生成器（Offline來自：百科![]()
時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動(dòng)翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [來自：百科![]()
效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺(tái)的深度集成華為數(shù)字機(jī)器人方案，為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動(dòng)態(tài)的數(shù)字機(jī)器人理論學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過該平臺(tái)，教師可以上傳課程資源，學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí)，并參與模擬考試。同時(shí)，教師還可以發(fā)布實(shí)訓(xùn)任務(wù)，學(xué)生提交實(shí)訓(xùn)結(jié)果后，教來自：專題![]()
P2vs型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P2vs型云服務(wù)器。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度學(xué)習(xí)框架 RedShift來自：百科![]()
靈活選擇：與普通云服務(wù)器一樣，P2v型云服務(wù)器可以做到分鐘級(jí)快速發(fā)放。 優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價(jià)比的計(jì)算平臺(tái)。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運(yùn)行在P2v實(shí)例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2v型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算來自：百科![]()
云知識(shí) 機(jī)器翻譯應(yīng)用場景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場景 時(shí)間：2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動(dòng)翻譯 應(yīng)用場景 翻譯中心：采用機(jī)器翻譯服務(wù)來自：百科![]()
常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架。 彈性云服務(wù)器 E CS 彈性云服務(wù)器（Elastic Cloud Server）是一種可隨時(shí)自助獲取、可彈性伸縮的云服務(wù)器，幫助用戶打造可靠、安全、靈活、高效的應(yīng)用環(huán)境，確保服務(wù)持久穩(wěn)定運(yùn)行，提升運(yùn)維效率來自：百科![]()
隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺產(chǎn)品（軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù)）結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)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(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng)，華為機(jī)器視覺總裁段愛國、華為機(jī)器視覺負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來自：云商店![]()
動(dòng)駕駛技術(shù)！ 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的學(xué)習(xí)賽。選手可以使用圖像分類算法對(duì)常見的生活垃圾圖片進(jìn)行分類。我們將結(jié)合學(xué)習(xí)資料、直播+答疑的方式，帶領(lǐng)大家通關(guān)垃圾分類項(xiàng)目。學(xué)習(xí)資料放在”學(xué)習(xí)賽課程“內(nèi)，選手可自行觀看學(xué)習(xí)。 【參賽對(duì)象】 對(duì)AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報(bào)名參加。來自：百科![]()
可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知，物體檢測(cè)方面了解基本知識(shí)，熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會(huì)也會(huì)提供完整的海選賽賽前培訓(xùn)資料和半決賽前的線上培訓(xùn)，包括ModelArts、 HiLens 和ROS在無人車上的應(yīng)用。來自：百科![]()
????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院????? AI容器具備哪些優(yōu)勢(shì)？ AI容器用Serverless的方式提供算力，極大方便算法科學(xué)家進(jìn)行訓(xùn)練和推理 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作 Docker架構(gòu) Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構(gòu)建 OCI容器規(guī)范 Kubernetes是什么？來自：百科
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