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V2.0系列課程。自然語言處理(NLP)是人工智能領域的一個重要方向,是一門融語言學、計算機科學、數學為一體的科學。本課程就NLP基本理論及應用做了介紹,包括NLP的語言模型,文本向量化,常用的NLP算法,NLP的關鍵技術及應用系統(tǒng)。 目標學員 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基礎知識,做AI開發(fā)涉及到Python編程知識、Linux知識,視覺方面要學圖像處理等,同時還要有一定的數學基礎。 二是學習不系統(tǒng),很多書籍只介紹了AI發(fā)展的基礎框架,缺乏專業(yè)的學習路徑、技術講解及具體場景的應用。 三是沒有專家講師帶領指導,找不到人進行交流。尤其是非計算機專業(yè)的同學,學AI會比較難,因來自:百科
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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極低時延的要求。因此,FPGA在滿足機器學習的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學研究:通過基因測序和來自:百科,我們像分配CPU資源一樣,按照您的需求分配最合適、最經濟的FPGA資源。通過FPGA虛擬化技術、隔離技術和分布式技術,我們可以實現節(jié)點內FPGA資源的共享,而這一切對您的業(yè)務都是透明的,從而最大化滿足您業(yè)務的硬件加速需求。 使用場景 應用: 視頻處理、機器學習、基因組學研究、金融風險分析來自:百科
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于高性能視頻圖像處理場景 低時延 快速的外存訪問技術,適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數據,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、低功耗和低時延來自:百科
至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓練生成的模型,會存儲至用戶指定的 OBS 路徑中,供用戶下載。 是否支持圖像分割任務的訓練? 支持。您可以使用以下三種方式實現圖像分割任務的訓練。 您可以在AI Gallery訂閱相關圖像分割任務算法,并使用訂閱算法完成訓練。 如果您在本地使來自:專題