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    本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 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
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  • 大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)頒發(fā)獎(jiǎng)金及證書。 【參賽對(duì)象】 計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)的全日制本科、研究生、博士皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽,建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知,物體檢測(cè)方面了解基本知識(shí),熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe,pytorch,tensorflow等。 2、組隊(duì)規(guī)模:
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    賽題為:“愛(AI)美食 – 通過小樣本學(xué)習(xí)進(jìn)行美食識(shí)別”。隨著越來越多AI應(yīng)用場(chǎng)景的涌現(xiàn),在實(shí)際開發(fā)中,經(jīng)常會(huì)遇到訓(xùn)練樣本數(shù)量不足的問題。因此,此次大賽賽題的核心是小樣本學(xué)習(xí)技術(shù),通過對(duì)大量已知分類的物體特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí),然后根據(jù)小樣本學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)少量新分類圖片進(jìn)行有效特征提取,準(zhǔn)確地識(shí)別出新的分類。
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    【參賽對(duì)象】 計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子信息、軟件工程等相關(guān)專業(yè)(非必要條件)的全日制??啤?span style='color:#C7000B'>本科、研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽,建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知,物體檢測(cè)方面了解基本知識(shí),熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe, tensorflow等、及熟悉機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS;另外
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    ,多年豐富經(jīng)驗(yàn),傾囊相授;一站式學(xué)習(xí)體驗(yàn),漸進(jìn)式賦能,由淺入深,綜合提升技能;還配套學(xué)習(xí)群及時(shí)交流群,專家1v1答疑,伴你輕松開啟AI學(xué)習(xí)之旅。普惠AI觸及每個(gè)企業(yè),每個(gè)開發(fā)者,讓智能無所不及! 2020年不可錯(cuò)過的普惠AI好課——《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》 1)包含14門課程,共計(jì)31個(gè)課時(shí);
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