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華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科
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云知識 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問題上已經(jīng)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 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)絡來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(wǎng)絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎能力：網(wǎng)絡自定義，自由劃分子網(wǎng)、設置網(wǎng)絡訪問策略；海量來自：百科![]()
支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學習混合精度運算能力達到125 TFLOPS。來自：百科![]()
自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自：百科![]()
以構建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應用程序和深度學習框架已經(jīng)可以運行在P1實例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務器主要用于計算加速場景，例如深度學習訓練、推理、科學計算、分子建模、地震分析等場景。應用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P1型云服務器。常用的軟件支持列表如下：來自：百科![]()
通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。來自：百科![]()
GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、語音識別等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
華為云計算 云知識 智慧校園應用管理平臺主要功能-專題知識學習與定制學習計劃 智慧校園應用管理平臺主要功能-專題知識學習與定制學習計劃 時間：2021-06-26 17:54:04 云市場 行業(yè)解決方案 教育 鯤鵬 K12智慧教育 使用指南 商品鏈接：智慧校園應用管理平臺；服務商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司來自：云商店![]()
。4個層次分別為L3應用使能層、L2執(zhí)行框架層、L1芯片使能層和L0計算資源層。工具鏈主要提供了程序開發(fā)、編譯調(diào)測、應用程序流程編排、日志管理和性能分析等輔助能力。 L3應用使能層 L3應用使能層是應用級封裝，主要是面向特定的應用領域，提供不同的處理算法。應用使能層包含計算機視覺來自：百科![]()
本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。來自：百科![]()
模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。 大數(shù)據(jù)應用范圍有哪些 人工智能應用 場景概述 2016年AlphaGo橫空出世，4:1戰(zhàn)勝李世石，17年又以3:0戰(zhàn)勝來自：專題
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