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  • 使用Tensorflow訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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    還有機(jī)會(huì)獲得 華為云職業(yè)認(rèn)證 證書 訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認(rèn)證,通過后即頒發(fā)證書 三、訓(xùn)練營(yíng)參與流程 報(bào)名學(xué)習(xí)課程——觀看開班直播——進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)賽——論壇發(fā)帖互動(dòng) 四、豐富的訓(xùn)練營(yíng)獎(jiǎng)品,等你拿!
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    自行負(fù)責(zé),我方不再負(fù)責(zé)額外提供。 【鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者比賽議程】 1、時(shí)間:5月11日-5月25日為訓(xùn)練營(yíng)暨大賽報(bào)名時(shí)間; 2、6月1日-17日為訓(xùn)練營(yíng)(兩期)授課階段,兩期訓(xùn)練營(yíng)課程內(nèi)容一樣,同一隊(duì)伍不可重復(fù)參加; 3、6月18日-7月24日為大賽時(shí)間; 備注:答辯時(shí)間與頒獎(jiǎng)地點(diǎn)另行通知
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  • 使用Tensorflow訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
  • 的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像機(jī)內(nèi)部AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力,對(duì)攝
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    程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 排序策略:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機(jī)-DeepFM 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務(wù)器使用Megatron-Deepspeed訓(xùn)練GPT2并推理:背景信息 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息
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    P1型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景,例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力,可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下: TensorflowCaffe、PyTorchMXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for
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    2. 準(zhǔn)確率高:采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),模型識(shí)別準(zhǔn)確率高; 3. 識(shí)別速度快:實(shí)時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行審核,快速識(shí)別視頻違規(guī)項(xiàng)。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將
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    Container Instance)提供基于Kubernetes的Serverless容器服務(wù),兼容K8s和Docker原生接口。用戶無(wú)需關(guān)注集群和服務(wù)器,簡(jiǎn)單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負(fù)載 大數(shù)據(jù)、AI計(jì)算 當(dāng)前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓(xùn)練和推理等應(yīng)用(如Tensorflow、Caf
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 江蘇鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 江蘇鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 時(shí)間:2020-12-29 17:22:46 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè),協(xié)同2020南京創(chuàng)新周活動(dòng)及2020華為云與計(jì)算城市峰會(huì),更好的培育江蘇鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài),深入
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    模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí),如果是從 OBS 中導(dǎo)入元模型,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場(chǎng)景,若是多模型場(chǎng)景(例如含有多個(gè)模型文件)推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí),如果是從OBS中導(dǎo)入元模
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 算力已成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新生產(chǎn)力,多業(yè)務(wù)場(chǎng)景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件
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    17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生
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    本課程將會(huì)講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握?qǐng)D像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度
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    【參賽要求】 1、為了更好參加比賽,建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知,物體檢測(cè)方面了解基本知識(shí),熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffepytorch,tensorflow等。 2、組隊(duì)規(guī)模:每個(gè)隊(duì)伍建議由1名導(dǎo)師和3-5名學(xué)生組成。本次大賽不提供現(xiàn)場(chǎng)組隊(duì),請(qǐng)?jiān)趨①惽疤崆敖M隊(duì)。 3、未滿
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    場(chǎng)景下的AI開發(fā)需求。3. 端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力:Apulis AI Studio提供了 數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應(yīng)用等端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力,可以幫助用戶完成整個(gè)AI開發(fā)流程。4. 底層硬件資源異構(gòu)化:Apulis AI Stu
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開發(fā)者大賽 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開發(fā)者大賽 時(shí)間:2020-12-29 17:06:34 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)要】 為深入貫徹以大數(shù)據(jù)智能化為引領(lǐng)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,落實(shí)《重慶市促進(jìn)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展行動(dòng)方案》,
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    云上一站式自助服務(wù)平臺(tái),簡(jiǎn)單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成,端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練,任務(wù)管理可視化 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成,端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練,任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準(zhǔn),業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正,口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配,語(yǔ)言泛化能力強(qiáng) AI自矯正,口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+
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    置算法進(jìn)行訓(xùn)練,也可以手動(dòng)或自動(dòng)擴(kuò)充訓(xùn)練集,并使用自定義算法。 【報(bào)名流程】 1、報(bào)名方式:點(diǎn)擊右上方“立即報(bào)名”按鈕進(jìn)行報(bào)名,已有華為云賬號(hào)的用戶直接登錄華為云賬號(hào)即可報(bào)名成功,還未注冊(cè)華為云賬號(hào)的用戶需要完成注冊(cè),然后填寫報(bào)名信息完成報(bào)名。 2、如果是多人組隊(duì)參賽,參賽選手在
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    推薦、融合兩步優(yōu)化策略,構(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)AI模型。 了解詳情 盤古科學(xué)計(jì)算大模型 科學(xué)計(jì)算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務(wù)、機(jī)械、航天航空等領(lǐng)域,采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法;從海量的數(shù)據(jù)中提取出數(shù)理規(guī)律,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼微分方程;使用AI模型更快更準(zhǔn)的解決科學(xué)計(jì)算問題。 了解詳情
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) FPGA加速型的使用場(chǎng)景 FPGA加速型的使用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-10-12 17:22:39 FPGA加速云服務(wù)器(FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS )提供FPGA開發(fā)和使用的工具及環(huán)境,讓用戶方便地開發(fā)FPGA加速器和部
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