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  • 自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習的重要基礎,理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內(nèi)容的關(guān)鍵,這也是本課程的重點所在。 目標學員
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述: 數(shù)據(jù)湖 服務提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod
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  • 自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡 相關(guān)內(nèi)容
  • 云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索 時間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索是當前深度學習最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索(NAS)
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 時間:2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務 物流配送 圖引擎 服務 語義搜索Demo 圖引擎服務操作指導 云搜索服務 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關(guān)推薦
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  • 自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡 更多內(nèi)容
  • 流程編排器負責完成神經(jīng)網(wǎng)絡在昇騰AI處理器上的落地與實現(xiàn),統(tǒng)籌了整個神經(jīng)網(wǎng)絡生效的過程。 數(shù)字視覺預處理模塊在輸入之前進行一次數(shù)據(jù)處理和修飾,來滿足計算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡算子兵工廠,為神經(jīng)網(wǎng)絡模型源源不斷提供功能強大的計算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡模型轉(zhuǎn)換成昇
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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 時間:2020-12-14 14:43:58 華為MDC是面向自動駕駛領域的計算平臺。MDC擁有自研CPU和AI芯片,聯(lián)合車規(guī)級AUTOSAR平臺,使能自動駕駛領域快速發(fā)展。本課程包括從認識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解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡 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,設計器,通過該工具實施開發(fā)服務。 2,執(zhí)行器,通過該工具實施運行服務。 3,控制臺,通過該工具實現(xiàn)機器人的運維管理服務。 1,設計器,通過該工具實施開發(fā)服務。 2,執(zhí)行器,通過該工具實施運行服務。 3,控制臺,通過該工具實現(xiàn)機器人的運維管理服務。
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    華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 實戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡賦予機器識圖的能力 時間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力,實戰(zhàn)派帶你探索深度學習! 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學習平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)建手寫數(shù)字識別模型。
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    云知識 看華為云IoT路網(wǎng)數(shù)字化如何突破自動駕駛商業(yè)困境 看華為云IoT路網(wǎng)數(shù)字化如何突破自動駕駛商業(yè)困境 時間:2022-10-29 15:27:49 物聯(lián)網(wǎng) 提到智慧出行,很多人都會想到自動駕駛,然而要實現(xiàn)自動駕駛,最離不開什么技術(shù)?目前自動駕駛的安全度如何?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) 圖像識別 ??!幫你實現(xiàn)當下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術(shù)。 【賽事簡介】 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)絡對生活中的街道場景進行識別。選手可重復提交代碼,直到代碼完美為止。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報名參加。
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    使用MindSpore訓練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)景區(qū)精準識別場景 使用MindSpore訓練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)景區(qū)精準識別場景 HCIA-AI HCIA-AI 華為認證人工智能工程師
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    Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運行的神經(jīng)網(wǎng)絡提供算子開發(fā)能力,用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型。同時,TBE對算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡TBE標準算子庫,開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡計算。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) 在自動駕駛大力發(fā)展的時代,智慧交通與車聯(lián)網(wǎng)的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。如何讓自動駕駛車輛實時感知復雜的路面情況?如何讓自動駕駛車輛根據(jù)不同場景,迅速計算出相應對策?如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景,做到毫秒級的響應? 解決方案
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    型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術(shù)特點。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡構(gòu)建 第4章
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    種路側(cè)傳感器信息,多層次應用智能算法,實現(xiàn)非現(xiàn)場執(zhí)法和城市道路交通的優(yōu)化能力 園區(qū)自動駕駛:基于道路感知服務,在相對封閉的園區(qū)或停車場,與車廠自動駕駛技術(shù)配合實現(xiàn)限定區(qū)域內(nèi)的自動駕駛,推動自動駕駛技術(shù)落地,切實解決客戶園區(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?如何讓自動駕駛車輛實時感知復雜的路面情況?背后的技術(shù)原因是人、車、交通設施之間的實時信息無法實現(xiàn)協(xié)同交互。由于市區(qū)路況復雜,雨天、霧天司機視野不清晰、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)就面臨更加精細化的交通管理。 如何讓自動駕駛車輛根據(jù)不同場景,
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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)絡軟件主要包含了流程編排器(Matrix),框架管理器(Framework),運行管理器(Runtime)、數(shù)字視覺預處理模塊(Digital
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    時間:2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡執(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)絡執(zhí)行時,框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管
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    次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡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。 1994年,Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 LeNet, 其
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    DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習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。研究深入學習的動機是建立模擬大腦分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡,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)。
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