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- 深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)模型 內(nèi)容精選 換一換
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????????????????????????????????????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。??????????????????????????????????????????????來自：百科來自：專題
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AI（人工智能）是通過機器來模擬人類認(rèn)識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)的統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)來自：百科數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一個，則選定其中的一個為主碼，也就是主鍵。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)模型 更多內(nèi)容
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2、了解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實踐； 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù)； 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺的使用方法； 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用； 6、了解網(wǎng)絡(luò)人工智能的在線課程體系及快速模型開發(fā)的技巧；來自：百科![]()
，正確的認(rèn)識AI。 課程簡介 本課程主要介紹人工智能的概念、層次結(jié)構(gòu)及發(fā)展歷史，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃，并探討華為全棧全場景AI的戰(zhàn)略。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解人工智能的概念、結(jié)構(gòu)及發(fā)展歷史。 2、了解人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃。 3、了解華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略。來自：百科![]()
來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計基礎(chǔ) 時間：2020-12-08 10:14:51 HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個人開發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解如何設(shè)計數(shù)據(jù)庫。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫設(shè)計概述來自：百科![]()
八大熱門AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實戰(zhàn)案例，配合代碼講解和精心設(shè)計的課后作業(yè)，基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts進(jìn)行動手實踐，充足算力供您使用，幫助您真正掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、來自：百科![]()
建立起來的一個邏輯模型，它主要是用于描述系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的各種狀態(tài)。這個模型不關(guān)心具體的實現(xiàn)方式（例如如何存儲）和細(xì)節(jié)，而是主要關(guān)心數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的各個處理階段的狀態(tài)。 實際上，數(shù)據(jù)流圖也是一種數(shù)據(jù)概念模型。 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)鍵是以云來自：百科![]()
不同的訪問權(quán)限，以達(dá)到不同員工之間的權(quán)限隔離，通過 IAM 進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理。 VPC和子網(wǎng) 虛擬私有云（Virtual Private Cloud， VPC）為 云數(shù)據(jù)庫 構(gòu)建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶云上資源的安全性，簡化用戶的網(wǎng)絡(luò)部署。您可以在VPC中定義來自：專題![]()
網(wǎng)絡(luò)計算提供了執(zhí)行上的保障。 工具鏈 工具鏈?zhǔn)且惶字С謺N騰AI處理器，并可以方便程序員進(jìn)行開發(fā)的工具平臺，提供了自定義算子的開發(fā)、調(diào)試和網(wǎng)絡(luò)移植、優(yōu)化及分析功能的支撐。另外在面向程序員的編程界面提供了一套桌面化的編程服務(wù)，極大的降低了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用程序的開發(fā)門檻。 工具鏈中來自：百科![]()
時間：2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者，提供機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開發(fā)，模型訓(xùn)練，模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括：模型開發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務(wù)）。A來自：百科![]()
專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。來自：百科![]()
。而在具體的推理執(zhí)行過程中，才會讀入具體的輸入數(shù)據(jù)來驅(qū)動完成執(zhí)行并輸出結(jié)果。 離線模型推理流程如圖所示： 1、應(yīng)用程序?qū)π枰幚?span style='color:#C7000B'>的數(shù)據(jù)產(chǎn)生需求時，準(zhǔn)備好待處理的數(shù)據(jù)，流程編排器將調(diào)用模型管家的處理接口將數(shù)據(jù)灌入離線模型執(zhí)行器中。 2、接著離線模型執(zhí)行器調(diào)用運行管理器的執(zhí)行流（rt來自：百科![]()
機器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機器學(xué)習(xí)的常見算法 6. 案例講解 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，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。來自：百科![]()
落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實現(xiàn)過程。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) AI開發(fā)痛點分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學(xué)習(xí)Demo演示 第6節(jié)來自：百科![]()
如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功？ 如果您在激活學(xué)習(xí)卡的過程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺，在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對應(yīng)的課程，證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒有看到學(xué)習(xí)卡成功激活的提示，也無法正常登錄，請重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打來自：云商店![]()
，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便來自：專題
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