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- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程 內(nèi)容精選 換一換
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均涌現(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開始，通過與環(huán)境的交互和試錯(cuò)，學(xué)會(huì)觀察世界、執(zhí)行動(dòng)作、合作與競爭策略。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GPU分析場景特征（自己，視野內(nèi)隊(duì)友，敵來自：專題Studio的存儲(chǔ)過程管理 Data Studio的存儲(chǔ)過程管理 時(shí)間：2021-05-31 18:31:23 數(shù)據(jù)庫 Data Studio的存儲(chǔ)過程管理包括： 查看、修改和編譯存儲(chǔ)過程的代碼； 執(zhí)行或調(diào)試存儲(chǔ)過程； 針對(duì) GaussDB 語法提供相應(yīng)的存儲(chǔ)過程創(chuàng)建模板。 文中課程來自：百科
- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。 回歸來自：百科
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使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(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)與基本要求來自：百科![]()
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)測的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 ModelArt來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時(shí)間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。來自：百科![]()
均涌現(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開始，通過與環(huán)境的交互和試錯(cuò)，學(xué)會(huì)觀察世界、執(zhí)行動(dòng)作、合作與競爭策略。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GPU分析場景特征（自己，視野內(nèi)隊(duì)友，敵來自：專題![]()
ModelArts特色功能如下所示： 1、 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，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”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。來自：專題![]()
課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來的智來自：百科![]()
earn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。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后，整個(gè)開發(fā)過程還不算結(jié)束，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿意的模型，需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評(píng)估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、A來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科![]()
AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 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(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 企業(yè)實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)貫穿整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營過程 企業(yè)實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)貫穿整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營過程 時(shí)間：2021-07-01 10:02:11 云主機(jī) 云計(jì)算 1、資源采購 （1）國際直采門檻高，流程復(fù)雜 （2）目的地不明確，SIM卡庫存管理壓力大 （3）國內(nèi)資源渠道能力參差不齊來自：百科![]()
，機(jī)載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合，有效支撐空管業(yè)務(wù)。 空管數(shù)據(jù)智能化，輔助業(yè)務(wù)決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合，基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，面向智能化沖突管理、智能化空中交通流量管理、智能化規(guī)劃管理、智能化進(jìn)離場排序、智能化機(jī)場運(yùn)行等場景，輔助業(yè)務(wù)決策。 數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用，打造智慧化空管來自：百科![]()
云知識(shí) 求職訓(xùn)練營 Java實(shí)踐排位賽 求職訓(xùn)練營 Java實(shí)踐排位賽 時(shí)間：2020-12-09 11:03:10 求職訓(xùn)練營 Java實(shí)踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級(jí)Java編程規(guī)范的要求，更好完成學(xué)生向開發(fā)者，初級(jí)開發(fā)者向高級(jí)開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡介】 華為云求職訓(xùn)練營·J來自：百科![]()
習(xí)效果，參訓(xùn)過程中會(huì)有華為云現(xiàn)金券發(fā)放。 2.現(xiàn)金券發(fā)放：完成報(bào)名后每一主體成員賬號(hào)會(huì)在規(guī)定時(shí)間收到現(xiàn)金券，該現(xiàn)金券用于整個(gè)參賽操作及考試操作資源購買。 免責(zé)聲明： 如果使用過程中超出了舉辦方提供的現(xiàn)金券額度，需要參賽團(tuán)隊(duì)自行負(fù)責(zé)，我方不再負(fù)責(zé)額外提供。 【鯤鵬訓(xùn)練營暨鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者比賽議程】來自：百科![]()
S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。 5、停止或刪除模型訓(xùn)練作業(yè)，請(qǐng)參考停止、重建或查找作業(yè)。 6、如果您在訓(xùn)練過程中遇到問題，文檔中提來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科![]()
還有機(jī)會(huì)獲得 華為云職業(yè)認(rèn)證 證書 訓(xùn)練營結(jié)營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認(rèn)證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓(xùn)練營參與流程 報(bào)名學(xué)習(xí)課程——觀看開班直播——進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營結(jié)營賽——論壇發(fā)帖互動(dòng) 四、豐富的訓(xùn)練營獎(jiǎng)品，等你拿！來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科
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