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- gpu與深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來(lái)自：百科
- gpu與深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，可謂再好不過(guò)了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的模型呢？讓我們來(lái)一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)來(lái)自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科![]()
類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
科學(xué)計(jì)算 圖形工作站 人工智能 人工智能 GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元，在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化，可在短時(shí)間內(nèi)完成海量計(jì)算；Pi1實(shí)例整型計(jì)算時(shí)延低，可支持35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理 優(yōu)勢(shì) GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸來(lái)自：專(zhuān)題![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
同步業(yè)界最新GPU技術(shù)，無(wú)縫切換最新GPU硬件；支持按需和包周期計(jì)費(fèi)模式，即租即用、彈性擴(kuò)展 同步業(yè)界最新GPU技術(shù)，無(wú)縫切換最新GPU硬件；支持按需和包周期計(jì)費(fèi)模式，即租即用、彈性擴(kuò)展 GPU是干什么的-功能描述 HPC與AI 強(qiáng)大的單精度與雙精度計(jì)算能力 數(shù)據(jù)傳輸 提供GPU計(jì)算集群大量數(shù)據(jù)傳輸能力來(lái)自：專(zhuān)題![]()
可以根據(jù)GPU和內(nèi)存的配置選擇不同的實(shí)例規(guī)格。 立即購(gòu)買(mǎi) GPU服務(wù)器功能描述 HPC與AI 強(qiáng)大的單精度與雙精度計(jì)算能力 數(shù)據(jù)傳輸 提供GPU計(jì)算集群大量數(shù)據(jù)傳輸能力 視頻圖像渲染 提供專(zhuān)業(yè)級(jí)視頻圖像渲染能力 GPU服務(wù)器實(shí)例總覽 GPU服務(wù)器實(shí)例總覽 主售：計(jì)算加速型P2s、推理加速型Pi2、圖形加速增強(qiáng)型G6來(lái)自：專(zhuān)題![]()
計(jì)算加速型P2vs 計(jì)算加速型P2s（主售） 計(jì)算加速型P2v 計(jì)算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相關(guān)操作鏈接： 適用于GPU加速實(shí)例的鏡像列表 GPU加速型實(shí)例安裝GRID驅(qū)動(dòng) GPU加速型實(shí)例安裝NVIDIA GPU驅(qū)動(dòng)及CUDA工具包 展開(kāi)內(nèi)容 收起內(nèi)容來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 15:22:00 Bootstrap Icons 的設(shè)計(jì)初衷是與 Bootstrap 組件配合使用。Bootstrap Icons 全部是 SVG來(lái)自：百科![]()
i1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景。 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL。 簡(jiǎn)單易用 一鍵式獲取各類(lèi)圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計(jì)算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù)。來(lái)自：百科![]()
視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理 優(yōu)勢(shì) GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡(luò) 支持GPU Direct over RDMA，100G超高帶寬， 2us超低時(shí)延 內(nèi)置加速框架 一鍵式部署，分鐘級(jí)實(shí)例發(fā)放，聚焦核心業(yè)務(wù) 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器 E CS GPU加速云服務(wù)器來(lái)自：專(zhuān)題![]()
高性?xún)r(jià)比 同步業(yè)界最新GPU技術(shù)，無(wú)縫切換最新GPU硬件；支持按需和包周期計(jì)費(fèi)模式，即租即用、彈性擴(kuò)展 同步業(yè)界最新GPU技術(shù)，無(wú)縫切換最新GPU硬件；支持按需和包周期計(jì)費(fèi)模式，即租即用、彈性擴(kuò)展 GPU服務(wù)器怎么使用-功能描述 HPC與AI 強(qiáng)大的單精度與雙精度計(jì)算能力 數(shù)據(jù)傳輸來(lái)自：專(zhuān)題![]()
文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Jekyll 文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 11:49:21 Jekyll 是一個(gè)靜態(tài)站點(diǎn)生成工具。它將 Markdown （或者 Textile） 以及 Liquid 轉(zhuǎn)化成一個(gè)完整的可發(fā)布的靜態(tài)網(wǎng)站。 Jekyll文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Redux文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Redux文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-06-29 17:29:49 Redux 是 JavaScript 狀態(tài)容器，提供可預(yù)測(cè)化的狀態(tài)管理、構(gòu)建一致化的應(yīng)用，運(yùn)行于不同的環(huán)境（客戶(hù)端、服務(wù)器、原生應(yīng)用），并且易于測(cè)試。 R來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Prisma文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Prisma文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:41:55 Prisma 是用于數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)、遷移和建模的工具包。 Prisma文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://prisma.bootcss.com/來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) MDX文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 MDX文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 10:01:39 MDX是一種書(shū)寫(xiě)格式，允許你在 Markdown 文檔中無(wú)縫地編寫(xiě) JSX。你可以導(dǎo)入組件，如交互式圖表等，并將它們嵌入到你的內(nèi)容中。這使得用組件編寫(xiě)長(zhǎng)篇內(nèi)容成為一種可能。來(lái)自：百科
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