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  • 機器學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 本課程為AI全棧成長計劃第二階段課程:AI進階篇。本階段將由華為AI專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學(xué)習(xí)AI開發(fā)兩大熱門領(lǐng)域:圖像分類和物體檢測的模型開發(fā),正式入門AI代碼開發(fā)! 目標學(xué)員 高校學(xué)生、個人開發(fā)者中的AI愛好者、學(xué)習(xí)者 課程目標 了解、掌握 AI 開發(fā)的基本流程,完成常見 AI 模型的開發(fā)部署。 課程大綱 第1章 全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts
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    大型工程OA管理方案:組織全員內(nèi)外協(xié)同,工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 排序策略:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機-DeepFM 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務(wù)器使用Megatron-Deepspeed訓(xùn)練GPT2并推理:背景信息
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  • 機器學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 相關(guān)內(nèi)容
  • AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [
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    握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識; 3、學(xué)習(xí)多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類
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  • 機器學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 更多內(nèi)容
  • 預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括ModelArts介紹和基本使用操作。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí),了解ModelArts的特性、應(yīng)用場景等,并掌握其申請和調(diào)用方法。
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    全球首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法的AI預(yù)測模型,預(yù)測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型,利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對多源豐富知識相結(jié)合,并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù),不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨
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    準確率高:采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),模型識別準確率高; 3. 識別速度快:實時對視頻進行審核,快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)
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    AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [
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    當操作人員的眼或手已經(jīng)被占用的情況下,在增加控制操作時,最好的辦法就是增加人與機器 語音交互 界面。由語音對機器發(fā)出命令,機器用語音做出應(yīng)答。 當操作人員的眼或手已經(jīng)被占用的情況下,在增加控制操作時,最好的辦法就是增加人與機器的語音交互界面。由語音對機器發(fā)出命令,機器用語音做出應(yīng)答。 語音識別 的計費模式 收起 展開
    來自:專題
    模板設(shè)計并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時間:2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過程中,任務(wù)調(diào)度器接收來自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù),這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系,需要先解除依賴關(guān)系,再進行任務(wù)調(diào)度等步驟,最后根據(jù)具體的任務(wù)類型分發(fā)給AI
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    實時得到機器翻譯結(jié)果 多語種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力 機器翻譯 NLPMT 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [免
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    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設(shè)
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    華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時間:2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核(Content Moderation)基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測檢測,可自動進行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測,幫
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    時間:2020-10-30 15:12:04 圖像識別 Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),利用計算機對圖像進行分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象的技術(shù)?;?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能
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