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    本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必
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    Engine)作為算子的兵工廠(chǎng),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(kāi)發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)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(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù),開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)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
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    ack在70-100bp illumina reads上有更好的性能。。它由三個(gè)不同的算法: BWA-backtrack:是用來(lái)比對(duì)Illumina的序列的,reads長(zhǎng)度最長(zhǎng)能到100bp。- BWA-SW:用于比對(duì)long-read,支持的長(zhǎng)度為70bp-1Mbp;同時(shí)支持剪接性比對(duì)。
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    完成該項(xiàng)目培訓(xùn)后,您將能夠: 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語(yǔ)言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場(chǎng)景解決方案 了解ModelArts概覽 具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力 具有語(yǔ)音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力 具有自然語(yǔ)言處理的相關(guān)編程能力 具有ModelArts平臺(tái)開(kāi)發(fā)能力
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    1、首先Matrix會(huì)將數(shù)據(jù)從內(nèi)存搬運(yùn)到DVPP的緩沖區(qū)進(jìn)行緩存。 2、根據(jù)具體數(shù)據(jù)的格式,預(yù)處理引擎通過(guò)DVPP提供的編程接口來(lái)完成參數(shù)配置和數(shù)據(jù)傳輸。 3、編程接口啟動(dòng)后,DVPP將配置參數(shù)和原始數(shù)據(jù)傳遞給驅(qū)動(dòng)程序,由DVPP驅(qū)動(dòng)調(diào)用PNG或JPEG解碼模塊進(jìn)行初始化和任務(wù)下發(fā)。
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    Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力,通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU,即Neural-network Processing Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中,NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”,釋義是這樣的:
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    I處理器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算提供了執(zhí)行上的保障。 工具鏈 工具鏈?zhǔn)且惶字С謺N騰AI處理器,并可以方便程序員進(jìn)行開(kāi)發(fā)的工具平臺(tái),提供了自定義算子的開(kāi)發(fā)、調(diào)試和網(wǎng)絡(luò)移植、優(yōu)化及分析功能的支撐。另外在面向程序員的編程界面提供了一套桌面化的編程服務(wù),極大的降低了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)門(mén)檻。
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