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的關系。 課程簡介 在自然語言處理(NLP) 領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級,學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱來自:百科來自:百科
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想選擇。 機器學習:機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源,其中訓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。同時機器學習算法還在不斷優(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)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和來自:百科
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Python作為目前最為流行的一種編程語言,擁有數(shù)十萬的工具包,包含了非常多的領域,如:用于數(shù)據(jù)分析和計算的numpy、pandas; 數(shù)據(jù)可視化 工具matplotlib等。 課程簡介 本課程將會講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領域常用的工具包。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、來自:百科
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