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  • 自動(dòng)駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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    MDC智能駕駛開發(fā)者課程 MDC智能駕駛開發(fā)者課程 時(shí)間:2020-12-14 14:43:58 華為MDC是面向自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的計(jì)算平臺(tái)。MDC擁有自研CPU和AI芯片,聯(lián)合車規(guī)級(jí)AUTOSAR平臺(tái),使能自動(dòng)駕駛領(lǐng)域快速發(fā)展。本課程包括從認(rèn)識(shí)MDC、安裝部署MDC、使用MDC等一系列內(nèi)容,助力我們的開發(fā)者更快地用好MDC!
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    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
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    RPA SAP RPA SAP 1,設(shè)計(jì)器,通過該工具實(shí)施開發(fā)服務(wù)。 2,執(zhí)行器,通過該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3,控制臺(tái),通過該工具實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)維管理服務(wù)。 1,設(shè)計(jì)器,通過該工具實(shí)施開發(fā)服務(wù)。 2,執(zhí)行器,通過該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3,控制臺(tái),通過該工具實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)維管理服務(wù)。
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    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。
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    云知識(shí) 看華為云IoT路網(wǎng)數(shù)字化如何突破自動(dòng)駕駛商業(yè)困境 看華為云IoT路網(wǎng)數(shù)字化如何突破自動(dòng)駕駛商業(yè)困境 時(shí)間:2022-10-29 15:27:49 物聯(lián)網(wǎng) 提到智慧出行,很多人都會(huì)想到自動(dòng)駕駛,然而要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,最離不開什么技術(shù)?目前自動(dòng)駕駛的安全度如何?成本高嗎? 聰明的車、智慧的路,少不了“它”
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    I主題賽。在本次比賽中,華為云AI大神將教你從0到1通關(guān) 圖像識(shí)別 ?。湍銓?shí)現(xiàn)當(dāng)下熱門的垃圾分類、自動(dòng)駕駛技術(shù)。 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)生活中的街道場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別。選手可重復(fù)提交代碼,直到代碼完美為止。 【參賽對(duì)象】 對(duì)AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報(bào)名參加。
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    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 HCIA-AI 華為認(rèn)證人工智能工程師
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    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
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    、智慧園區(qū)、能源電力等。 智慧交通 面臨挑戰(zhàn) 在自動(dòng)駕駛大力發(fā)展的時(shí)代,智慧交通與車聯(lián)網(wǎng)的高效協(xié)同是實(shí)現(xiàn)安全自動(dòng)駕駛的基石。如何讓自動(dòng)駕駛車輛實(shí)時(shí)感知復(fù)雜的路面情況?如何讓自動(dòng)駕駛車輛根據(jù)不同場(chǎng)景,迅速計(jì)算出相應(yīng)對(duì)策?如何讓自動(dòng)駕駛車輛針對(duì)緊急場(chǎng)景,做到毫秒級(jí)的響應(yīng)? 解決方案
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    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
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    種路側(cè)傳感器信息,多層次應(yīng)用智能算法,實(shí)現(xiàn)非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法和城市道路交通的優(yōu)化能力 園區(qū)自動(dòng)駕駛:基于道路感知服務(wù),在相對(duì)封閉的園區(qū)或停車場(chǎng),與車廠自動(dòng)駕駛技術(shù)配合實(shí)現(xiàn)限定區(qū)域內(nèi)的自動(dòng)駕駛,推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)落地,切實(shí)解決客戶園區(qū)內(nèi)交通、停車等需求 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企
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    上班高峰期道路總是擁堵?如何讓自動(dòng)駕駛車輛實(shí)時(shí)感知復(fù)雜的路面情況?背后的技術(shù)原因是人、車、交通設(shè)施之間的實(shí)時(shí)信息無法實(shí)現(xiàn)協(xié)同交互。由于市區(qū)路況復(fù)雜,雨天、霧天司機(jī)視野不清晰、路面濕滑,容易造成事故多發(fā),易造成道路擁堵,例如沈陽大東區(qū)就面臨更加精細(xì)化的交通管理。 如何讓自動(dòng)駕駛車輛根據(jù)不同場(chǎng)景,
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    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??梢苑譃?span style='color:#C7000B'>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
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    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
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    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
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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)。
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