Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- 數(shù)據(jù)挖掘之神經(jīng)網(wǎng)絡 內(nèi)容精選 換一換
-
EI Developer V2.0認證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護的人員 課程目標 完成該項目培訓后，您將能夠： 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論 掌握圖像處理理論和應用 掌握語音處理理論和應用 掌握自然語言處理理論和應用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案 了解ModelArts概覽來自：百科網(wǎng)絡方面，5G和網(wǎng)絡虛擬化SDN，帶來了更低的時延、超高的帶寬； 端側算力方面，嵌入式人工智能、IoT終端等，要求更低的功耗； 數(shù)據(jù)中心/云端算力方面，行業(yè)SaaS、AI/大數(shù)據(jù)挖掘、多元架構的IaaS、PaaS，共同帶來了算力的匯聚。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在???????????????????來自：百科
- 數(shù)據(jù)挖掘之神經(jīng)網(wǎng)絡 相關內(nèi)容
-
來自：百科云知識 任務調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時間：2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡的離線模型執(zhí)行過程中，任務調(diào)度器接收來自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務，這些任務之間存在依賴關系，需要先解除依賴關系，再進行任務調(diào)度等步驟，最后根據(jù)具體的任務類型分發(fā)給AI來自：百科
- 數(shù)據(jù)挖掘之神經(jīng)網(wǎng)絡 更多內(nèi)容
-
![]()
資源協(xié)調(diào)快-下 大型工程OA管理方案：組織全員內(nèi)外協(xié)同，工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關推薦 神經(jīng)網(wǎng)絡介紹 排序策略:深度網(wǎng)絡因子分解機-DeepFM 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務器使用Megatron來自：云商店![]()
險與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與海量訓練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)來自：百科![]()
您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺 搭建到智能算法應用，并實現(xiàn)售賣機的智能化運營，是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應用的完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術結合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設備接來自：百科![]()
實驗指導用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務器 的目標檢測應用。 實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio； ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡推理應用； 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運行并驗證 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud來自：百科![]()
Engine，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發(fā)工具，用于開發(fā)能夠運行在NPU（Neural-network Processing Unit：神經(jīng)網(wǎng)絡處理器）上的TBE算子，該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM（Tensor Virtual Machine）基礎上擴展的，提供了一套Python來自：百科![]()
實驗指導用戶完成基于華為昇騰彈性云服務器的圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具Mind Studio； 2.了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡推理應用； 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.關鍵代碼補充 4.編譯并查看結果 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
庫的創(chuàng)新與探索 技術創(chuàng)新+開放共贏 華為云 GaussDB 加速企業(yè)數(shù)字化轉型 華為云云原生數(shù)據(jù)庫GaussDB加速創(chuàng)新，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫改造難？華為云GaussDB“五心”解決 聚焦技術，銳意創(chuàng)新，華為云GaussDB筑牢數(shù)字金融底座能力 華為云GaussDB推出重磅內(nèi)核新特性，以技術使能行業(yè)創(chuàng)新來自：專題![]()
實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio及其離線模型轉換功能； ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡推理應用 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.編譯運行 5.運行Profiling 查看推理性能 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
來自：百科![]()
課程目標 掌握語音處理理論和應用，具有語音處理的相關編程和云上應用能力。 課程大綱 第1章 語言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語音模型 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall 語音通話（Voice C來自：百科![]()
目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用TBE算子開發(fā)工具開發(fā)出能夠在昇騰AI處理器上運行的的神經(jīng)網(wǎng)絡算子。 課程大綱 第1章 TBE自定義算子開發(fā)與驗證實戰(zhàn) 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)字化成功的關鍵是以云來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時間：2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核（ Content Moderation ）基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測檢測，可自動進行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險，大幅降低人工審核成本。來自：百科![]()
了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標準，了解MDC的總體硬件和軟件架構； 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺開發(fā)應用程序； 3.能夠在MDC上轉換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺的應用開發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上來自：百科![]()
2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎知識及應用。 3、掌握無監(jiān)督學習包括聚類算法的基礎知識及應用。 4、掌握分類問題，數(shù)據(jù)挖掘等相關知識及應用。 課程大綱 第1章 機器學習概述 第2章 有監(jiān)督學習-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學習-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學習-KNN來自：百科![]()
面向交通管理部門，基于地圖及多源動態(tài)數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)挖掘分析能力、模型算法等能力，提靜態(tài)安全風險地圖服務、歷史事故分析服務、道路安全風險實時監(jiān)測預警、道路安全風險預測、輔助決策功能。 面向交通管理部門，基于地圖及多源動態(tài)數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)挖掘分析能力、模型算法等能力，提靜態(tài)安全風險地圖服來自：專題![]()
ne，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發(fā)工具，用于開發(fā)能夠運行在NPU（Neural-networkProcessingUnit：神經(jīng)網(wǎng)絡處理器）上的TBE算子，該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM（TensorVirtualMachine）基礎上擴展的，提供了一套Pytho來自：百科
看了本文的人還看了
- 數(shù)據(jù)挖掘學習筆記之人工神經(jīng)網(wǎng)絡（二）
- 數(shù)據(jù)挖掘學習筆記之人工神經(jīng)網(wǎng)絡（一）
- 數(shù)據(jù)挖掘之預測
- 數(shù)據(jù)挖掘之KNN分類
- 數(shù)據(jù)挖掘之關聯(lián)算法Apriori
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘總結 ( 數(shù)據(jù)挖掘相關概念 ) ★★
- 數(shù)據(jù)挖掘之離群點檢測
- 數(shù)據(jù)挖掘之聚類k-means
- 數(shù)據(jù)挖掘之如何尋找相關項
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘簡介 ( 6 個常用功能 | 數(shù)據(jù)挖掘結果判斷 | 數(shù)據(jù)挖掘學習框架 | 數(shù)據(jù)挖掘分類 )