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- pytorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容精選 換一換
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手寫數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來(lái)的智能世界，來(lái)自：百科通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)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(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。來(lái)自：百科
- pytorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 相關(guān)內(nèi)容
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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： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務(wù)器來(lái)自：百科ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候，預(yù)置來(lái)自：專題
- pytorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 更多內(nèi)容
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課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建專屬智能問(wèn)答機(jī)器人。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語(yǔ)言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語(yǔ)義分析演示 第5節(jié) 對(duì)話機(jī)器人演示來(lái)自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門 課程學(xué)習(xí)，動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，技能認(rèn)證，全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門 初學(xué)入門來(lái)自：專題![]()
期望通過(guò)開發(fā)者的學(xué)習(xí)，幫助企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化、提升效率，同時(shí)這也是華為云奉獻(xiàn)給開發(fā)者們的一場(chǎng)技術(shù)盛宴。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、 圖引擎 、 圖像識(shí)別 、 OCR文字識(shí)別 、 人臉識(shí)別 、視頻識(shí)別等前沿AI技術(shù)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、系統(tǒng)、完整的了解多項(xiàng)前沿AI技術(shù)理論；來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) Huawei LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn)大賽 Huawei LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn)大賽 時(shí)間：2020-12-30 11:43:12 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 本次大賽希望學(xué)員能夠在《Huawei LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上，完整掌握Huawei LiteOS各來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天轉(zhuǎn)型運(yùn)維實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 7天轉(zhuǎn)型運(yùn)維實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 時(shí)間：2020-12-08 16:27:09 云上應(yīng)用架構(gòu)和調(diào)用關(guān)系復(fù)雜，運(yùn)維工作面臨諸多難題：如何掌握真實(shí)的用戶體驗(yàn)情況？如何追蹤系統(tǒng)、資源各類問(wèn)題？如何理清微服務(wù)之間依賴關(guān)系？日志散落，如何快速定位問(wèn)題根因？ 面對(duì)這來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：刷臉時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，你準(zhǔn)備好了嗎？ 實(shí)戰(zhàn)篇：刷臉時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，你準(zhǔn)備好了嗎？ 時(shí)間：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn)人臉識(shí)別，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來(lái)自：百科![]()
Mesh等熱門技術(shù)，帶你深度了解微服務(wù)多種治理、應(yīng)用能力。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：微服務(wù)基礎(chǔ)知識(shí)，華為云 微服務(wù)引擎CSE 框架、開發(fā)、治理等多種應(yīng)用能力，微服務(wù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、系統(tǒng)、完整的了解熱門微服務(wù)技術(shù)理論； 2、學(xué)習(xí)華為云微服務(wù)架構(gòu)和應(yīng)用能力特點(diǎn)；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。來(lái)自：百科![]()
分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn) 分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn) 華為云分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn)，助力企業(yè)和開發(fā)者快速上手分布式緩存Redis技術(shù)，通過(guò)Redis技術(shù)快速搭建高性能緩存服務(wù)。 華為云分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn)，助力企業(yè)和開發(fā)者快速上手分布式緩存Redis技術(shù)，通過(guò)Redis技術(shù)快速搭建高性能緩存服務(wù)。來(lái)自：專題![]()
式高級(jí)工程師、應(yīng)用開發(fā)高級(jí)工程師、高校師生，學(xué)習(xí)完成可考取HCIP-IoT高級(jí)工程師認(rèn)證。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā)》 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(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)開發(fā)流程；從物聯(lián)來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 2020年華為云AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 2020年華為云AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 時(shí)間：2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋，配來(lái)自：百科![]()
將介紹人工智能基本知識(shí)體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺(tái)，利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測(cè)模型。以及中軟宅客學(xué)院在線平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。 內(nèi)容大綱： 1、人工智能基本知識(shí)體系；來(lái)自：百科![]()
架構(gòu)的服務(wù)器，可以靈活利用不同硬件資源進(jìn)行計(jì)算，提高計(jì)算效率。5. 兼容主流深度學(xué)習(xí)框架：Apulis AI Studio兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架，方便用戶使用自己熟悉的框架進(jìn)行開發(fā)和部署。綜上所述，Apulis AI來(lái)自：專題![]()
放本地，學(xué)習(xí)平臺(tái)放華為云，依靠大平臺(tái)技術(shù)保證數(shù)據(jù)安全。 8、Q：我之前在2019年9月參加了知途教育攜手華為云產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新學(xué)院舉辦的公益性的技術(shù)沙龍“ModelArts AI 開發(fā)者實(shí)戰(zhàn)營(yíng)“，體驗(yàn)到了知途教育不同于網(wǎng)上大多數(shù)AI課程只教理論、欠缺實(shí)戰(zhàn)，而是核心在于以實(shí)戰(zhàn)為主，通過(guò)來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn)性能&接口測(cè)試實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 7天玩轉(zhuǎn)性能&接口測(cè)試實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 時(shí)間：2020-12-10 16:33:30 華為云重磅出品——7天玩轉(zhuǎn)性能&接口測(cè)試實(shí)戰(zhàn)營(yíng)！本期課程依托華為云DevCloud，以實(shí)踐操作為課程基礎(chǔ)，使學(xué)員掌握DevOps持續(xù)自動(dòng)化測(cè)試、接口測(cè)試、來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn)MySQL基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 7天玩轉(zhuǎn)MySQL基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 時(shí)間：2020-12-07 14:32:16 本課程內(nèi)容包括MySQL入門學(xué)習(xí)共6個(gè)方面的講解，最后通過(guò)共享MySQL在中小企業(yè)應(yīng)用的最佳實(shí)踐對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行鞏固。 目標(biāo)學(xué)員 MySQL基礎(chǔ)開發(fā)者 課程目標(biāo)來(lái)自：百科
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- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.2.2 PyTorch