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- 深度學(xué)習(xí)tensorflow課程 內(nèi)容精選 換一換
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支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運算能力達到125 TFLOPS。來自：百科自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(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芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)tensorflow課程 相關(guān)內(nèi)容
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子。 課程簡介 本次初級課程，我們特邀多位專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學(xué)習(xí)TBE算子的最基礎(chǔ)，也是最常用的開發(fā)方式：DSL方式，讓你能夠進行TBE自定義算子的開發(fā)并集成到Davinci模型進行運行。由淺到深、從原理到實踐，讓你學(xué)會如何基于TBE開發(fā)工具進行自定義算子的開發(fā)。 課程目標 通過學(xué)習(xí)此課程，您將能夠：來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)tensorflow課程 更多內(nèi)容
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GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、 語音識別 等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
AI 平臺，為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標注、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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來自：專題![]()
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開發(fā)自定義算子。 課程簡介 在高級課程中，我們特邀了多位專家，帶領(lǐng)你學(xué)習(xí)TBE算子的進階開發(fā)方式：TIK開發(fā)方式，讓你能夠?qū)懗龈`活更高效的TBE自定義算子。由淺到深、從原理到實踐，讓你學(xué)會如何基于TBE開發(fā)工具進行自定義算子的開發(fā)。 課程目標 通過學(xué)習(xí)此課程，您將能夠： 1、了解昇騰AI處理器的架構(gòu)。來自：百科![]()
通常是一個或多個機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn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。來自：百科![]()
多行業(yè)的必然趨勢，本課程運用云容器引擎快速實現(xiàn)網(wǎng)站搭建，助力企業(yè)實現(xiàn)網(wǎng)站開發(fā)上線。 CCE助力網(wǎng)站搭建，體驗容器為企業(yè)應(yīng)用帶來的巨大便利 華為云學(xué)院推薦 華為云官方學(xué)習(xí)平臺，提供一站式在線學(xué)習(xí)、實驗、考試、認證，零基礎(chǔ)也可輕松上云 立即學(xué)習(xí) 立即學(xué)習(xí) 熱門課程/實驗推薦 彈性云服務(wù)器 E CS ：輕松上云第一步來自：專題![]()
AppEngine開發(fā)專家培訓(xùn)課程 AppEngine開發(fā)專家培訓(xùn)課程 時間：2020-12-16 09:14:55 本課程適用于廣大應(yīng)用軟件開發(fā)者，課程內(nèi)容包括：AppEngine應(yīng)用開發(fā)平臺的開發(fā)能力介紹。 目標學(xué)員 伙伴及開發(fā)者 課程目標 學(xué)完本課程后，學(xué)員將能夠掌握App Engine應(yīng)用平臺的基礎(chǔ)知識和App來自：百科![]()
，攻克CKA！ 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：Docker容器基礎(chǔ)知識介紹及實踐、Kubernetes集群管理基礎(chǔ)知識介紹及實戰(zhàn)。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、學(xué)習(xí)Docker容器的基礎(chǔ)知識，快速入門并實操體驗； 2、系統(tǒng)學(xué)習(xí)Kubernetes集群管理知識，并實操體驗；來自：百科![]()
算能力，可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務(wù)器來自：百科![]()
DLI 中級工程師課程 DLI中級工程師課程 時間：2020-12-16 15:21:18 本課程為大家介紹DLI基本概念、使用入門級運維知識。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括DLI簡介、服務(wù)開通和購買、基本的管理和運維操作、基本SQL作業(yè)運維知識。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解DLI的基本概念和應(yīng)用場景。來自：百科![]()
ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當用戶對深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時候，預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像，但是當用戶對深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫有特殊需求場景的時候，預(yù)置來自：專題![]()
m等大數(shù)據(jù)組件。本課程為大家介紹 MRS 基本概念、MRS集群部署以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識。 課程簡介 本課程主要介紹MRS服務(wù)的基本概念，MRS集群部署過程中重要參數(shù)的解析、注意事項，以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解MRS服務(wù)的基本概念以及組件的基礎(chǔ)知識及使用場景。來自：百科![]()
DAYU中級工程師課程 DAYU中級工程師課程 時間：2020-12-10 09:43:38 智能數(shù)據(jù)湖 運營平臺(DAYU)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開發(fā)運營平臺，幫助企業(yè)客戶快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運營能力。本課程為大家介紹DAYU基礎(chǔ)概述、HCS部署、使用入門級運維知識。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包來自：百科![]()
網(wǎng)站搭建與部署知識課程 完成網(wǎng)站建設(shè)課程學(xué)習(xí)，獲得華為云官方微認證證書，獲得更多職場機遇。 【人才就業(yè)推薦】攜手華為云招聘，通過認證獲得面試優(yōu)先推薦。 網(wǎng)站建設(shè)課程學(xué)習(xí) 完成實名認證即可學(xué)習(xí) 電子商務(wù)網(wǎng)站搭建技能輕松掌握 互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展催生了“網(wǎng)購”這一新興的消費方式，現(xiàn)如今，來自：專題![]()
封裝，包含了框架管理器以及流程編排器。 對于昇騰AI處理器，L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線生成和執(zhí)行能力，可以脫離深度學(xué)習(xí)框架（如Caffe、TensorFlow等）使得離線模型（Offline Model，OM）具有同樣的能力（主要是推理能力）。框架管理器中包含了離線模型生成器（Offline來自：百科![]()
可使用自動學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI初學(xué)者，不需關(guān)注模型開發(fā)，使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI工程師，提供多種開發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開發(fā)者編碼擴展，快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。 產(chǎn)品架構(gòu) ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺，能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流來自：百科![]()
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。 課程簡介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。來自：百科
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- 深度學(xué)習(xí)框架（如：Pytorch、Tensorflow、Caffe...）
- <深度學(xué)習(xí)入門與TensorFlow實踐> - 筆記 III
- <深度學(xué)習(xí)入門與TensorFlow實踐> - 筆記 I
- <深度學(xué)習(xí)入門與TensorFlow實踐> - 筆記 II
- 基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化策略