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V2.0系列課程。自然語言處理(NLP)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要方向,是一門融語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)為一體的科學(xué)。本課程就NLP基本理論及應(yīng)用做了介紹,包括NLP的語言模型,文本向量化,常用的NLP算法,NLP的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI來自:百科一是缺乏AI基礎(chǔ)知識(shí),做AI開發(fā)涉及到Python編程知識(shí)、Linux知識(shí),視覺方面要學(xué)圖像處理等,同時(shí)還要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。 二是學(xué)習(xí)不系統(tǒng),很多書籍只介紹了AI發(fā)展的基礎(chǔ)框架,缺乏專業(yè)的學(xué)習(xí)路徑、技術(shù)講解及具體場(chǎng)景的應(yīng)用。 三是沒有專家講師帶領(lǐng)指導(dǎo),找不到人進(jìn)行交流。尤其是非計(jì)算機(jī)專業(yè)的同學(xué),學(xué)AI會(huì)比較難,因來自:百科
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的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和極低時(shí)延的要求。因此,F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究:通過基因測(cè)序和來自:百科,我們像分配CPU資源一樣,按照您的需求分配最合適、最經(jīng)濟(jì)的FPGA資源。通過FPGA虛擬化技術(shù)、隔離技術(shù)和分布式技術(shù),我們可以實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)內(nèi)FPGA資源的共享,而這一切對(duì)您的業(yè)務(wù)都是透明的,從而最大化滿足您業(yè)務(wù)的硬件加速需求。 使用場(chǎng)景 應(yīng)用: 視頻處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)研究、金融風(fēng)險(xiǎn)分析來自:百科
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使用昇騰AI 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用 基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別來自:專題于高性能視頻圖像處理場(chǎng)景 低時(shí)延 快速的外存訪問技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)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(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延來自:百科的一種鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并以密碼學(xué)方式保證不可篡改和不可偽造的分布式賬本;廣義來講, 區(qū)塊鏈 技術(shù)是利用鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來驗(yàn)證和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、利用分布式節(jié)點(diǎn)共識(shí)算法來生成和更新數(shù)據(jù)、利用密碼學(xué)的方式保證數(shù)據(jù)傳輸和訪問的安全性、利用由自動(dòng)化腳本代碼組成的智能合約來編程和操作數(shù)據(jù)的一種全新的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)與計(jì)算模式。來自:百科的一種鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并以密碼學(xué)方式保證不可篡改和不可偽造的分布式賬本;廣義來講,區(qū)塊鏈技術(shù)是利用鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來驗(yàn)證和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、利用分布式節(jié)點(diǎn)共識(shí)算法來生成和更新數(shù)據(jù)、利用密碼學(xué)的方式保證數(shù)據(jù)傳輸和訪問的安全性、利用由自動(dòng)化腳本代碼組成的智能合約來編程和操作數(shù)據(jù)的一種全新的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)與計(jì)算模式。來自:百科主任,大連市 大數(shù)據(jù)培訓(xùn) 中心副主任,東北財(cái)經(jīng)大學(xué)風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)研究中心副主任,大連市科普講師團(tuán)統(tǒng)計(jì)學(xué)專家,大連市科技創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師,大連市同愛教育科學(xué)研究中心首席數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān),東北財(cái)經(jīng)大學(xué)EDP中心統(tǒng)計(jì)學(xué)特聘教師,大連市銀行協(xié)會(huì)培訓(xùn)師資大數(shù)據(jù)講師。 邱鑫 高級(jí)數(shù)據(jù)架構(gòu)師 | 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品先行實(shí)踐者來自:百科至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型,會(huì)存儲(chǔ)至用戶指定的 OBS 路徑中,供用戶下載。 是否支持圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練? 支持。您可以使用以下三種方式實(shí)現(xiàn)圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練。 您可以在AI Gallery訂閱相關(guān)圖像分割任務(wù)算法,并使用訂閱算法完成訓(xùn)練。 如果您在本地使來自:專題故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 基于CodeArts進(jìn)行黑白棋實(shí)時(shí)對(duì)戰(zhàn)游戲開發(fā) 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用(C++) 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開發(fā)實(shí)驗(yàn)(Python) 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)C/C++代碼遷移來自:專題
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