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2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4. 了解昇騰處理器基礎(chǔ),了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理的基本知識(shí)。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.關(guān)鍵代碼補(bǔ)充 4.編譯并查看結(jié)果 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁面:https://lab來自:百科
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2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn); 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽眾收益: 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn),與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應(yīng)用的差異; 2、了解邊云協(xié)同推理和訓(xùn)練模式對(duì)當(dāng)前邊緣 AI“云上訓(xùn)練,端邊推來自:百科云知識(shí) 求職訓(xùn)練營 Java實(shí)踐排位賽 求職訓(xùn)練營 Java實(shí)踐排位賽 時(shí)間:2020-12-09 11:03:10 求職訓(xùn)練營 Java實(shí)踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級(jí)Java編程規(guī)范的要求,更好完成學(xué)生向開發(fā)者,初級(jí)開發(fā)者向高級(jí)開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡介】 華為云求職訓(xùn)練營·J來自:百科
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周期篩選查看明細(xì)賬單。 訓(xùn)練作業(yè)如何收費(fèi)? ModelArts的訓(xùn)練作業(yè)是按需計(jì)費(fèi),根據(jù)您選擇的資源池類型不同,價(jià)格不同。訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行一次,根據(jù)此次運(yùn)行時(shí)耗費(fèi)的資源進(jìn)行計(jì)費(fèi)。當(dāng)訓(xùn)練作業(yè)處于結(jié)束狀態(tài),如“運(yùn)行成功”或“運(yùn)行失敗”狀態(tài),將停止計(jì)費(fèi)。運(yùn)行中的訓(xùn)練作業(yè),則處于計(jì)費(fèi)中。 部署后的AI應(yīng)用是如何收費(fèi)的?來自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車的位置。來自:百科
中級(jí) 中級(jí) 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 HCIA-AI來自:專題
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
度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像機(jī)內(nèi)部AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力,對(duì)攝像機(jī)來自:云商店
ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖探索 DLI跨源連接來自:專題
礦山工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 礦山AI大模型覆蓋煤礦采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等主業(yè)務(wù)場(chǎng)景,識(shí)別精度提升20%以上、訓(xùn)練時(shí)間短、樣本需求少 礦山AI大模型覆蓋煤礦采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等主業(yè)務(wù)場(chǎng)景,識(shí)別精度提升20%以上、訓(xùn)練時(shí)間短、樣本需求少 電力 電力用采大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)鏈路實(shí)時(shí)性提升至10分鐘,支撐實(shí)時(shí)線損分析、有序用電、負(fù)荷預(yù)測(cè)等來自:專題
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