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  • 人工智能 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
  • 案和實(shí)踐案例四個(gè)方面對(duì)知途教育與華為云深度合作下,產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細(xì)介紹。也針對(duì)直播間觀眾提出的相關(guān)問(wèn)題做了深度解答。 直播精選問(wèn)答: 1、Q:端云架構(gòu),是先學(xué)習(xí)端,還是先學(xué)習(xí)云? A:沒(méi)有明確界定,可以個(gè)人興趣為主。如果先學(xué)習(xí) 云知識(shí) ,能夠自己改進(jìn)算力模型并輸出結(jié)果,
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    通過(guò)系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書(shū)。 通過(guò)系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書(shū)。 服務(wù)咨詢
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  • 人工智能 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
  • 1/Pi1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 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1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、
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  • 人工智能 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練 更多內(nèi)容
  • /Pi1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 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
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    1/Pi1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 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1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、
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    時(shí)間:2021-01-06 10:15:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車起火事件時(shí)有發(fā)生,為保證樓宇公共安全,禁止電瓶車進(jìn)入,該產(chǎn)品采用AI智能算法,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測(cè)商品介紹: 應(yīng)用場(chǎng)景: 隨著
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    工程機(jī)械智能檢測(cè)主要應(yīng)用于智慧工地或道路管理,是基于智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車輛的檢測(cè),從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化,提高運(yùn)算效率,增強(qiáng)適用性,完成對(duì)工
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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)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”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。 3、多場(chǎng)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。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,
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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(jiǎn)”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(chǎng)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(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通過(guò)
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    請(qǐng)參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型: 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注或者數(shù)據(jù)預(yù)處理,也支持將已標(biāo)注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務(wù)使用。 2、訓(xùn)練模型的算法實(shí)現(xiàn)與指導(dǎo)請(qǐng)參考準(zhǔn)備算法章節(jié)。 3、使用控制臺(tái)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請(qǐng)參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)章節(jié)。 4、關(guān)于訓(xùn)練作業(yè)日志、訓(xùn)練資源占用等詳情請(qǐng)參考查看訓(xùn)練作業(yè)日志。
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    通過(guò)系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書(shū)。 通過(guò)系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書(shū)。 服務(wù)咨詢
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    NVLink 32G顯存(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
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    ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練,使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt
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    使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    提供多種預(yù)置模型,開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。
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    提供多種預(yù)置模型,開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。
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    物研發(fā)的“快車”。 盤古人工智能 盤古登頂《Nature》 全球首個(gè)精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)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(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合,并通過(guò)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。
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    基于大規(guī)模壓板圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力,實(shí)現(xiàn)視頻畫面實(shí)時(shí)分析,通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)檢測(cè)各種壓板的狀態(tài)。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 深圳市鐵越電氣有限公司成立于2000年初,注冊(cè)資金9000萬(wàn),總部位于深圳龍崗,是一家基于人工智能和巡檢機(jī)器人為核心技
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