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- 深度學習的逐層訓練 內(nèi)容精選 換一換
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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
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云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
超越了人類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(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)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
GaussDB 的存儲抽象層(SAL) GaussDB的存儲抽象層(SAL) 時間：2021-06-16 16:52:38 數(shù)據(jù)庫 存儲抽象層 (SAL)是邏輯層，將數(shù)據(jù)存儲和 SQL 前端、事務(wù)、查詢執(zhí)行等進行隔離； 由在 SQL 節(jié)點上執(zhí)行的公共日志模塊和存儲節(jié)點上執(zhí)行的 slice來自：百科![]()
是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺，選擇“訓練管理>訓練作業(yè)”，進入訓練作業(yè)列表頁面。在訓練作業(yè)列表中，單擊目標作業(yè)名稱，查看該作業(yè)的詳情。您可以在“資源占用情況”頁簽查看到如下指標信息。來自：專題![]()
') 訓練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓練作業(yè)時可以根據(jù)訓練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來自：專題![]()
云知識 vue.js文檔手冊學習與基本介紹 vue.js文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-06-24 10:00:19 Vue.js 是一套構(gòu)建用戶界面的漸進式框架。與其他大型框架不同，Vue 被設(shè)計為自下而上逐層應(yīng)用。 Vue 的核心庫只專注于視圖層，不僅使用方便，而且易于與第三方庫或現(xiàn)有項目集成。來自：百科![]()
，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![]()
15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準備、模型訓練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個難題，將一站式的 AI開發(fā)平臺 （ModelArts）提供給開發(fā)者，從數(shù)據(jù)準備到算法開發(fā)、模型訓練，最后把模型部署起來，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來自：百科![]()
。典型的云計算普遍采用 IaaS、DaaS、PaaS 和 SaaS 四層架構(gòu)，依次表現(xiàn)為基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層和服務(wù)層，逐層向上不斷賦能，不斷重用，可以最大化發(fā)揮軟件開發(fā)的效率，通過模型、代碼重用，實現(xiàn)軟件平臺的快速迭代升級。 數(shù)據(jù)價值的凸顯和數(shù)據(jù)獲取手段、數(shù)據(jù)處理技術(shù)的改進是"來自：云商店![]()
隨著云時代的興起，渲染業(yè)務(wù)云化發(fā)展是大勢所趨；數(shù)據(jù)以及計算全部可以在云上完成，滿足企業(yè)數(shù)據(jù)不下云，高效完成企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，減少企業(yè)重資產(chǎn)以及維護的工作，使客戶更聚焦在自身的業(yè)務(wù)發(fā)展上 華為云渲染解決方案架構(gòu)是什么樣的？ 華為云渲染解決方案提供高性能、高可靠、簡便安全的計算、存儲、來自：專題![]()
GA CS ）能夠提供強大的浮點計算能力，從容應(yīng)對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計算加速型（P系列）兩類。其中： 圖形加速型即“G系列”的 彈性云服務(wù)器 ，適合于3D動畫渲染、CAD等。 計算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器，適合于深度學習、科學計算、CAE等。來自：百科![]()
實驗目標與基本要求 了解MindSpore模型開發(fā)和訓練的基本方法，了解ModelArts創(chuàng)建訓練作業(yè)的流程，實操MindSpore模型開發(fā)，并在ModelArts平臺創(chuàng)建一個使用MindSpore作為AI引擎的訓練作業(yè)，完成訓練任務(wù)。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云 1. 添加訪問秘鑰來自：百科![]()
AI（人工智能）是通過機器來模擬人類認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)進行分析，一般通過使用適當的統(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進來自：百科
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