- tensorflow人臉識別核對 內(nèi)容精選 換一換
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模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 時間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐,遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。來自:百科來自:百科
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靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺ModelArts來自:百科
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了解 語音識別 基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗摘要 實(shí)驗準(zhǔn)備:登錄華為云賬號來自:百科
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時,如果是從 OBS 中導(dǎo)入元模型,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景,若是多模型場景(例如含有多個模型文件)推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時,如果是從OBS中導(dǎo)入元模來自:專題
時間:2020-09-19 10:15:13 Huawei HiLens 為端云協(xié)同多模態(tài)AI開發(fā)應(yīng)用平臺,提供簡單易用的開發(fā)框架、開箱即用的開發(fā)環(huán)境、豐富的AI技能市場和云上管理平臺,對接多種端側(cè)計算設(shè)備,支持視覺及聽覺AI應(yīng)用開發(fā)、AI應(yīng)用在線部署、海量設(shè)備管理等。 家庭智能監(jiān)控 集成華為海思35XX來自:百科
時間:2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類來自:百科
使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用(C++) 時間:2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項目,并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實(shí)驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。來自:百科
大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類、物體檢測、圖像分割、人臉識別、 OCR 、視頻分析、自然語言處理和語音識別這八大熱門AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例,配合代碼講解和精心設(shè)計的課后作業(yè),基于華為云一站式AI開發(fā)平來自:百科
功能,均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò),與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動化發(fā)放 存儲 支來自:百科
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