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文章,云速直播帶大家一起來看一下,中大型企業(yè)打造高質(zhì)量系列知識(shí)科普直播,必須要關(guān)注的幾個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)。 01 高頻次的系列知識(shí)科普直播 輕制作,重視內(nèi)容的安全及復(fù)用 現(xiàn)在,不論是面向B端用戶還是面向C端用戶的企業(yè),采用高頻次的系列知識(shí)科普直播越來越多,特別是金融、醫(yī)療、美妝、汽車、房產(chǎn)等行業(yè)。來自:云商店Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開發(fā)能力,用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫,開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外,TBE也提供來自:百科
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C擁有自研CPU和AI芯片,聯(lián)合車規(guī)級(jí)AUTOSAR平臺(tái),使能自動(dòng)駕駛領(lǐng)域快速發(fā)展。本課程包括從認(rèn)識(shí)MDC、安裝部署MDC、使用MDC等一系列內(nèi)容,助力我們的開發(fā)者更快地用好MDC! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:AUTOSAR,華為MDC硬件、軟件、工具等架構(gòu)介紹,MDC部署安來自:百科第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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。來自:百科
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Accelerated Cloud Server,GA CS )能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計(jì)算,CAE等;G系列適合于3D動(dòng)畫渲染,CAD等 應(yīng)用場(chǎng)景 人工智能 GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元,在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì),P1、P2來自:百科
語音處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 語音處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 時(shí)間:2020-12-14 14:20:23 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。人類交換信息最方便、最快捷的一種方式是語言,而想要和機(jī)器進(jìn)行這樣的交流就一定會(huì)運(yùn)用到語音信號(hào)處理,完整的交流過程會(huì)包括 語音識(shí)別 ,語言來自:百科
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)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。來自:百科
算引擎由開發(fā)者進(jìn)行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用,整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎:數(shù)據(jù)引擎,預(yù)處理引擎,模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集(如MNIST數(shù)據(jù)集)和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理(如圖片過濾等),作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來源。來自:百科
通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知來自:百科
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