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- 感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)報(bào)告 內(nèi)容精選 換一換
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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：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)報(bào)告 相關(guān)內(nèi)容
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云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過程。 數(shù)字視覺預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來滿足計(jì)算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計(jì)算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇來自：百科
- 感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)報(bào)告 更多內(nèi)容
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所以平臺(tái)展示了當(dāng)前學(xué)生提交的實(shí)驗(yàn)報(bào)告，需要學(xué)生根據(jù)右側(cè)任務(wù)步驟完成實(shí)驗(yàn)，并且提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告。 6、實(shí)驗(yàn)報(bào)告填寫 學(xué)生根據(jù)實(shí)驗(yàn)操作，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告的填寫，上傳截圖。 7、日志填寫 學(xué)生可以在做實(shí)驗(yàn)的過程中添加自己的日志記錄。 8、實(shí)驗(yàn)得分 教師針對(duì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告評(píng)分以后，學(xué)生可以查看當(dāng)前的任務(wù)得分和教師給的實(shí)驗(yàn)評(píng)語。來自：云商店![]()
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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科![]()
實(shí)時(shí)監(jiān)控學(xué)生完成實(shí)驗(yàn)情況，支持教師進(jìn)入學(xué)生端查看學(xué)生做實(shí)驗(yàn)遇到難題。 4.2 實(shí)驗(yàn)報(bào)告 查看學(xué)生實(shí)驗(yàn)報(bào)告完成情況，批閱學(xué)生提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告等。 5 監(jiān)督統(tǒng)計(jì) 了解整體學(xué)生出勤情況以及實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)情況等。點(diǎn)擊查看詳情可以進(jìn)一步下鉆查看明細(xì)詳情。 6 結(jié)課管理 實(shí)驗(yàn)課支持對(duì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告設(shè)置考核占比 成績(jī)考核設(shè)置完成后，點(diǎn)擊發(fā)布，來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型。來自：百科![]()
個(gè)人理論考試：參賽學(xué)員每人獨(dú)立考試（100分），參賽隊(duì)伍考試成績(jī)?yōu)楸窘M學(xué)員成績(jī)的平均分。 團(tuán)隊(duì)實(shí)驗(yàn)考試：由參賽隊(duì)伍共同設(shè)計(jì)、開發(fā)完成1份實(shí)驗(yàn)報(bào)告（100分）。 作品提交形式：將實(shí)驗(yàn)報(bào)告通過大賽【作品提交】頁面提交 上傳時(shí)間：截止6月24日下午13:00點(diǎn)前。 【大賽激勵(lì)】 一、獎(jiǎng)品 獎(jiǎng)項(xiàng) 獲獎(jiǎng)隊(duì)伍數(shù)量來自：百科![]()
公有云實(shí)驗(yàn)，點(diǎn)擊去實(shí)驗(yàn)會(huì)進(jìn)入公有云實(shí)驗(yàn)環(huán)境。 私有云實(shí)驗(yàn)：點(diǎn)擊去實(shí)驗(yàn)，進(jìn)入本地部署實(shí)驗(yàn)環(huán)境，如下圖所示 5 交報(bào)告 實(shí)驗(yàn)完成后，可以提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告給老師。 點(diǎn)擊寫報(bào)告，進(jìn)入提交報(bào)告頁面 云市場(chǎng)商品 江蘇知途教育科技有限公司 AI高校學(xué)科建設(shè) AI高校學(xué)科建設(shè)方案是一套幫助高校構(gòu)建人來自：云商店![]()
業(yè)狀態(tài)、作業(yè)基本信息（提交截止時(shí)間/互評(píng)截止時(shí)間/題數(shù)/總分）、作業(yè)類型 （師評(píng)作業(yè)/互評(píng)作業(yè)）、作業(yè)內(nèi)容等。學(xué)生可在線查看教師發(fā)布的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，可在線提交【實(shí)驗(yàn)報(bào)告】（word 格式， 10M 以內(nèi)）和【實(shí)驗(yàn)代碼】（zip 格式，50M 以內(nèi)）。 4、實(shí)訓(xùn)課程 實(shí)訓(xùn)課程模塊為加入的實(shí)訓(xùn)課程。如果您被來自：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![]()
型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章來自：百科![]()
昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時(shí)間：2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件棧可以分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運(yùn)行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺預(yù)處理模塊（Digital來自：百科![]()
時(shí)間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí)，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管來自：百科![]()
次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet， 其來自：百科![]()
字符虛擬機(jī)實(shí)驗(yàn)、Docker 圖形界面實(shí)驗(yàn)、AI 實(shí)驗(yàn)環(huán)境實(shí)驗(yàn)、WebIDE 編輯代碼實(shí)驗(yàn)。額外還有一種可能是沒有任何云環(huán)境的線下實(shí)驗(yàn)，需要學(xué)生只提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告。 3、新建實(shí)驗(yàn)課 教師點(diǎn)擊頁面上云課堂的【添加】圖標(biāo)，進(jìn)入到云課堂新建頁面，選擇當(dāng)前的課堂類型 為【實(shí)驗(yàn)課】，填寫實(shí)驗(yàn)課名稱，技術(shù)方向來自：云商店![]()
網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 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：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟來自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(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：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![]()
時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。來自：百科
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