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    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    支持NVIDIA CUDA 并行計算,支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎能力:網絡自定義,自由劃分子網、設置網絡訪問策略;海量存儲,彈性擴容,支持備份恢復,讓數據更加安全;彈性伸縮,快速增加或減少云服務器數量。
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    容,支持備份恢復,讓數據更加安全;彈性伸縮,快速增加或減少云服務器數量。 靈活選擇:普通云服務器一樣,P2v型云服務器可以做到分鐘級快速發(fā)放。 優(yōu)秀的超算生態(tài):擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境,用戶可以構建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應用程序和深度學習框架已經可以運行在P2v實例上。
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    可控制、可量化、可變現,以數據來驅動業(yè)務決策和企業(yè)運營,最終助力企業(yè)實現數字化轉型。 03云中已現“重明”鳥,何須眾里苦尋他 軟通動力通過華為云深度合作,在細致分析國內企業(yè)特點及其對數據應用需求的基礎上,結合自身對企業(yè)落地信息化的深刻理解,以自研方式,基于云原生架構,隆重推出具
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    兼?zhèn)渫晟频拈_放和接入能力,整合企業(yè)通訊錄、權限留存系統(tǒng);通過開源BPMN引擎深度改寫定制,具備承載億級別數據的高性能與良好的功能擴展性。充分利用AI技術,在理解、處理信息以及用戶對話等方面具有優(yōu)秀的表現。支撐復雜的對話流程元數據對話流程編排;內置多個識別算法,在少量數據的情
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