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- 從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開(kāi)發(fā)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開(kāi)發(fā)能力。來(lái)自：百科一句話識(shí)別 ：可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過(guò)處理，生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字。 錄音文件識(shí)別：對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)寫成文字，提供不同領(lǐng)域模型，具備良好的可擴(kuò)展性，支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化，識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。來(lái)自：百科
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第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開(kāi)發(fā)者學(xué)堂 華為官方云計(jì)算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺(tái)，致力于打造精品課程，在線實(shí)驗(yàn)，考試及認(rèn)證一站式云計(jì)算技術(shù)人才培訓(xùn)平臺(tái)，打造了“學(xué)、練、考、證”一站式學(xué)習(xí)與體驗(yàn)平臺(tái)，為用戶提供架構(gòu)完整、內(nèi)容豐富來(lái)自：百科Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來(lái)自：百科
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使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)，優(yōu)化模型效果 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 通過(guò)Mind Studio圖形化界面，體驗(yàn)端到端的算子開(kāi)發(fā)流程，包括算子工程創(chuàng)建，算子代碼實(shí)現(xiàn)、測(cè)試代碼實(shí)現(xiàn)以及測(cè)試。 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 本實(shí)驗(yàn)通過(guò)模型轉(zhuǎn)換、數(shù)來(lái)自：專題![]()
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)攝像機(jī)拍攝到的視頻畫(huà)面（支持夜視功能）進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，按照?qǐng)鼍耙?guī)定要求對(duì)畫(huà)面中是否有人員在禁止打手機(jī)場(chǎng)景下打手機(jī)的違章行為進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。帶有該算法的智能AI攝像機(jī)可部署到大量場(chǎng)景，為高壓室、動(dòng)力機(jī)房等工業(yè)領(lǐng)域中禁止打手機(jī)的環(huán)境提供安全保障。來(lái)自：云商店![]()
輸入維度、內(nèi)存大小等信息，并且在離線模型生成器中定義好算子輸入數(shù)據(jù)的形式。在權(quán)重?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中，對(duì)算子使用的權(quán)重參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)格式（比如FP32到FP16的轉(zhuǎn)換）、形狀轉(zhuǎn)換（如分形重排）、數(shù)據(jù)壓縮等處理。在輸出張量描述中，計(jì)算算子的輸出維度、內(nèi)存大小等信息。 算子生成流程如圖所示，算子來(lái)自：百科![]()
現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應(yīng)用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，從0開(kāi)始，通過(guò)與環(huán)境的交互和試錯(cuò)，學(xué)會(huì)觀察世界、執(zhí)行動(dòng)作、合作與競(jìng)爭(zhēng)策略。每個(gè)AI智能體是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要包含如下步驟： 1、通過(guò)GPU分析場(chǎng)景特征（自己，視野內(nèi)隊(duì)友，敵人，來(lái)自：專題![]()
為了普及AI技術(shù)知識(shí)，華為云賽事平臺(tái)舉辦了本次“云上先鋒”--AI主題賽。在本次比賽中，華為云AI大神將教你從0到1通關(guān) 圖像識(shí)別 ??！幫你實(shí)現(xiàn)當(dāng)下熱門的垃圾分類、自動(dòng)駕駛技術(shù)。 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)生活中的街道場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別。選手可重復(fù)提交代碼，直到代碼完美為止。 【參賽對(duì)象】來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能來(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：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
、廣告、辱罵、違禁品和灌水文本內(nèi)容，提供定制化的文本敏感 內(nèi)容審核 方案。 清晰度檢測(cè) 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像是否清晰進(jìn)行預(yù)測(cè)，識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等原始圖片是清晰還是模糊，廣泛應(yīng)用于上傳照片到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場(chǎng)景。 扭曲校正 利用圖像處理技術(shù)對(duì)表單類圖像進(jìn)行扭曲識(shí)別和校正，識(shí)別拍攝的來(lái)自：百科![]()
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云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單，但是同來(lái)自：云商店![]()
- 彈性云服務(wù)器 E CS Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系統(tǒng)的GPU加速型云服務(wù)器無(wú)法從任務(wù)管理器查看GPU使用率。介紹兩種查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口執(zhí)行命令查看GPU使用率，方法二是通過(guò)安裝gpu-Z工具查看GPU使用率。來(lái)自：專題![]()
GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計(jì)算能力，從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適合于深度學(xué)習(xí)，科學(xué)計(jì)算，CAE等；G系列適合于3D動(dòng)畫(huà)渲染，CAD等 應(yīng)用場(chǎng)景 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)算來(lái)自：百科![]()
Developer（正在開(kāi)發(fā)中，敬請(qǐng)期待） 在線課程 完成使命認(rèn)證即可免費(fèi)使用 《人人學(xué)IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識(shí)引入，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系，涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%的知識(shí)點(diǎn)，帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。 初學(xué)入門課程 《初識(shí)華為云IoT Studio》 IoT開(kāi)發(fā)者服務(wù)（IoT來(lái)自：專題![]()
華為 云安全 架構(gòu) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 真實(shí)環(huán)境實(shí)操體驗(yàn)，助你快速上手云安全操作 初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 該實(shí)驗(yàn)旨在讓用戶體驗(yàn)到CTF奪旗賽中MISC、Reverse、Crypto類型題目的做法和技巧 MISC操作 | Reverse操作 | Crypto操作 通過(guò)靶場(chǎng)平臺(tái)演練增強(qiáng)安全攻防意識(shí)來(lái)自：專題![]()
持續(xù)為客戶貢獻(xiàn)優(yōu)質(zhì)服務(wù) 豐富高效：支持人物、才藝、服飾風(fēng)格、質(zhì)量等視頻場(chǎng)景和內(nèi)容的個(gè)性化定制與分類識(shí)別 多維分析：從聲音、動(dòng)作、圖像、文字等多維度分析視頻，多方位深度理解視頻內(nèi)容，輸出結(jié)果更加專業(yè) 應(yīng)用場(chǎng)景 1.監(jiān)控管理 對(duì)商超或園區(qū)內(nèi)所有視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，提取關(guān)鍵事件，如，倉(cāng)庫(kù)來(lái)自：百科![]()
華為云安全架構(gòu) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 真實(shí)環(huán)境實(shí)操體驗(yàn)，助你快速上手云安全操作 初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 該實(shí)驗(yàn)旨在讓用戶體驗(yàn)到CTF奪旗賽中MISC、Reverse、Crypto類型題目的做法和技巧 MISC操作 | Reverse操作 | Crypto操作 通過(guò)靶場(chǎng)平臺(tái)演練增強(qiáng)安全攻防意識(shí)來(lái)自：專題![]()
《基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 的自販機(jī)銷量分析》 在線課程 完成使命認(rèn)證即可免費(fèi)使用 《人人學(xué)IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識(shí)引入，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系，涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%的知識(shí)點(diǎn)，帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。 初學(xué)入門課程 《初識(shí)華為云IoT Studio》 IoT開(kāi)發(fā)者服務(wù)（IoT來(lái)自：專題
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