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  • pytorch深度學(xué)習(xí)框架配置 內(nèi)容精選 換一換
  • 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)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 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程
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    來自:專題
    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 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計算集群,讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù) 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計算集群,讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù)
    來自:專題
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    ,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過
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    ck依賴服務(wù));一切皆代碼,代碼、配置與環(huán)境嚴格分離,并進行版本化和自動化;(微)服務(wù)持續(xù)交付流水線(按需發(fā)布版本); l 研發(fā)運維一體化:運維和開發(fā)互相融合,高度協(xié)同,共擔(dān)職責(zé);自動監(jiān)控,持續(xù)可視化反饋,并最終傳導(dǎo)到開發(fā)團隊;按需實時部署、配置熱加載實時生效; l 使用自服務(wù)、
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    皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽,建議賽隊成員可預(yù)先在圖像感知,物體檢測方面了解基本知識,熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架caffe,pytorch,tensorflow等。 2、組隊規(guī)模:每個隊伍建議由1名導(dǎo)師和3-5名學(xué)生組成。本次大賽不提供現(xiàn)場組隊,請在參賽前提前組隊。 3、未滿
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