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- 深度學(xué)習(xí) 訓(xùn)練完后 內(nèi)容精選 換一換
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來自：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：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則 3.來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 訓(xùn)練完后 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬張手寫數(shù)字圖片，測(cè)試級(jí)涵蓋1萬張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 訓(xùn)練完后 更多內(nèi)容
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的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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)來自：百科![]()
了解更多 模型訓(xùn)練常見問題 本地導(dǎo)入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持導(dǎo)入本地開發(fā)的算法，格式要求如下： 編程語(yǔ)言不限。 啟動(dòng)文件必須選擇以“.py”結(jié)尾的文件。 文件數(shù)（含文件、文件夾數(shù)量）不超過1024個(gè)。 文件總大小不超過5GB。 ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲??？來自：專題![]()
權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁(yè)面，在該頁(yè)面填寫訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來自：專題![]()
據(jù)課程培訓(xùn)學(xué)習(xí)吧！ 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述主流華為云EI服務(wù)；區(qū)分離線處理和實(shí)時(shí)流處理的方案架構(gòu)和應(yīng)用場(chǎng)景；了解DAYU數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的功能。 課程大綱 第1章 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 立即學(xué)習(xí) 大數(shù)據(jù)分析微認(rèn)證 大數(shù)據(jù)在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)，考取權(quán)威認(rèn)證證書來自：專題![]()
ModelArts標(biāo)注完樣本集后，如何保證退出后不再產(chǎn)生計(jì)費(fèi)？ 標(biāo)注樣本集本身不計(jì)費(fèi)，數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在 OBS 中，收取OBS的費(fèi)用。建議您前往OBS服務(wù)，將數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)的OBS路徑，刪除數(shù)據(jù)和OBS桶即可停止收費(fèi)。 ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)所創(chuàng)建項(xiàng)目一直在扣費(fèi)，如何停止計(jì)費(fèi)？ 將所創(chuàng)建的自動(dòng)學(xué)習(xí)作業(yè)刪除，即可停止計(jì)費(fèi)。來自：專題![]()
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，來自：專題![]()
，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，通過來自：百科![]()
課前簽到，統(tǒng)計(jì)學(xué)生考勤情況 線上培訓(xùn)中，很難確定學(xué)生是否準(zhǔn)時(shí)上線學(xué)習(xí)，更沒辦法統(tǒng)計(jì)學(xué)生的考勤情況。 訓(xùn)練營(yíng)通過時(shí)習(xí)知簽到功能，可以了解學(xué)生具體上線時(shí)間，統(tǒng)計(jì)學(xué)生考勤情況。開啟簽到后，學(xué)生進(jìn)入學(xué)習(xí)頁(yè)面，簽到便自動(dòng)彈出，學(xué)生必須在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成簽到。簽到結(jié)束后，講師可在后臺(tái)便捷地查詢簽到時(shí)間、簽到人數(shù)、來自：百科![]()
式開發(fā)平臺(tái)，核心功能是模型訓(xùn)練。Huawei HiLens 偏AI應(yīng)用開發(fā)，并實(shí)現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您可以使用ModelArts訓(xùn)練算法模型，然后在ModelArts或者Huawei HiLens中轉(zhuǎn)換成Huawei HiLens支持的“om”格式后，在Huawei HiLen來自：百科![]()
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。來自：百科![]()
e，構(gòu)建出一個(gè)新鏡像，最后注冊(cè)后在Notebook使用。 了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU來自：專題![]()
業(yè)的詳情。 3、在“配置信息”頁(yè)簽，獲取“訓(xùn)練輸出位置”下的路徑，即為訓(xùn)練模型的下載路徑。 模型遷移到其他帳號(hào) 您可以通過如下兩種方式將訓(xùn)練的模型遷移到其他帳號(hào)。 1、將訓(xùn)練好的模型下載至本地后，上傳至目標(biāo)帳號(hào)對(duì)應(yīng)區(qū)域的OBS桶中。 2、通過對(duì)模型存儲(chǔ)的目標(biāo)文件夾或者目標(biāo)桶配置策來自：專題![]()
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
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