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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測人口編程 內(nèi)容精選 換一換
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華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預(yù)測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預(yù)測 時間：2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預(yù)測大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向來自：百科包括初級、中級實驗 AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識 AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識 AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識 AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識 AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 技術(shù)領(lǐng)域 技術(shù)領(lǐng)域來自：專題
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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 掌握語音處理理論和應(yīng)用，具有語音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)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(luò)語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術(shù)前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall來自：百科景的理想選擇。 機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機器學(xué)習(xí)中海量來自：百科
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盤古預(yù)測大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測 用于連續(xù)值預(yù)測，可自動進行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個模型來提升回歸預(yù)測精度 分類預(yù)測 用于離散值的預(yù)測，如：不同類別或標簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合，來提升預(yù)測性能 時間序列預(yù)測來自：專題![]()
景的理想選擇。 機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機器學(xué)習(xí)中海量計來自：百科![]()
昇騰計算 TBE（Tensor Boost 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)。 張量（Tensor）是TBE算子中的數(shù)據(jù)，包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)，TensorDesc（Tensor描述符）是來自：百科![]()
昇騰計算 TBE（Tensor Boost 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)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為來自：百科![]()
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云CodeArts Snap智能編程助手這一利器，成為更高效、更優(yōu)秀的技術(shù)人才。 在華為云智能編程實戰(zhàn)營，學(xué)員們可以跟著實操手冊，使用華為云CodeArts Snap生成三角函數(shù)圖像、畫出幾何圖形、轉(zhuǎn)換文件格式等等，體驗快速編程的樂趣。即使沒有編程基礎(chǔ)，也能輕松上手。 華為云CodeArts來自：百科![]()
云底座海量算力資源 一卡多路并發(fā)訓(xùn)練、推理，高效率低成本 提供數(shù)字人的API/SDK調(diào)用接口，伙伴可集成至自有平臺 一卡多路并發(fā)訓(xùn)練、推理，高效率低成本 提供數(shù)字人的API/SDK調(diào)用接口，伙伴可集成至自有平臺 多場景覆蓋，助力數(shù)字內(nèi)容高效生產(chǎn) 企業(yè)代言 電商直播 新聞播報 教育培訓(xùn)來自：專題![]()
而且，華為云的 語音交互 服務(wù)SIS在音視頻領(lǐng)域的識別率業(yè)界領(lǐng)先，目前SIS采用最新一代語音識別技術(shù)，基于DNN（深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識別準確率顯著提升。同時，它把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在工程上進行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，識別速度業(yè)內(nèi)領(lǐng)先。另外，華為云語音交來自：百科![]()
開發(fā)者。其特點是TBE工具提供自動優(yōu)化機制，給出較優(yōu)的調(diào)度流程，開發(fā)者僅需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和TBEDSL相關(guān)知識，便可指定目標生成代碼，進一步被編譯成專用內(nèi)核。TIK開發(fā)難度較高，適用于對于TVM編程及達芬奇結(jié)構(gòu)都非常了解的開發(fā)者使用。這種方式的接口偏底層，需開發(fā)者自己控制數(shù)據(jù)流及來自：百科![]()
云上一站式自助服務(wù)平臺，簡單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺，簡單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓(xùn)練多語言適配，語言泛化能力強 數(shù)字人形象更真實、更自然來自：專題![]()
ASR），將連續(xù)的音頻流實時轉(zhuǎn)換成文本，語音識別更快?？蓱?yīng)用于直播實時字幕、會議實時記錄、即時文本生成等場景。 使用前必讀 用戶需要具備編程能力，熟悉Java、Python等編程語言。 用戶通過調(diào)用API接口，將語音文件識別成可編輯的文本，然后返回JSON格式的識別結(jié)果，用戶需要通過編碼將識別結(jié)果來自：專題![]()
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，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![]()
云上一站式自助服務(wù)平臺，簡單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺，簡單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓(xùn)練多語言適配，語言泛化能力強 數(shù)字人形象更真實、更自然來自：專題![]()
時間：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行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管來自：百科![]()
DL)是機器學(xué)習(xí)的一種，機器學(xué)習(xí)是實現(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)的動機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![]()
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 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![]()
基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章 數(shù)據(jù)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮 第5章 1-bit等價性研究 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，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，致力于來自：百科
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