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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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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)絡基礎理論。 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 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內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(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。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
主要介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行訓練、多機多卡數(shù)據(jù)并行訓練。同時，也提供了分布式訓練的適配教程和分布式調(diào)測的代碼示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓練。 了解更多 收起 展開 模型訓練加速 收起 展開 針對AI訓練場景中大模型Checkp來自：專題![]()
權完成操作。 創(chuàng)建訓練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側導航欄中，選擇“訓練管理 > 訓練作業(yè)”，進入“訓練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓練作業(yè)”，進入“創(chuàng)建訓練作業(yè)”頁面，在該頁面填寫訓練作業(yè)相關參數(shù)信息。 4、選擇訓練資源的規(guī)格。訓練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來自：專題![]()
，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 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。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過來自：百科![]()
特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 3、多場景部署 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、自動學習 支持多種自動學習能力，來自：專題![]()
可根據(jù)提示對圖片中的目標進行分割，常在輔助標注、AIGC等場景應用。 盤古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢 原生支持中文 億級中文圖文，百萬中文關鍵詞，更佳中文理解能力。 精準語義理解 精準圖文描述，對齊語義理解，智能語境識別。 更具自然美感 多模態(tài)多尺度訓練，逼近自然美感生成內(nèi)容。 更強泛化性 強大泛化能力，適應各種復雜的應用場景和用戶需求。來自：專題![]()
華為云 圖像識別 Image的產(chǎn)品規(guī)格豐富，包括通用標簽識別、自定義標簽識別、主體定位、名人識別、視頻標簽和圖像描述等。其中，通用標簽識別能夠自動識別出圖像中包含的實體、抽象、場景、地標、logo等2W個標簽，標簽升級后覆蓋率和百度同一水平。自定義標簽識別則提供用戶自定義標簽服務，只需要用戶提供標簽體系，服務不需要重新訓練就能快速適配。來自：百科![]()
AI感知來替代，而且準確性還能提升。城市治理中的事項類別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長，準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術，可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成來自：百科![]()
：http://www.cqfng.cn/pricing.html#/modelarts信息為準。 AI&大數(shù)據(jù) 高精度，多場景，快響應，AI&大數(shù)據(jù)助力企業(yè)降本增效 立即選購 [ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 7項滿分！華為函數(shù)計算技術能力領先業(yè)界水平來自：百科![]()
正因為如此，數(shù)據(jù)標注的工作顯得有點繁重枯燥，數(shù)據(jù)多，工作重復。 ModelArts主打是一個易用、好用的AI平臺，想AI開發(fā)者所想，智能標注功能，一鍵解決人工標注的煩惱。智能標注功能快速完成數(shù)據(jù)標注，為您節(jié)省70%以上的標注時間。智能標注是指基于當前標注階段的標簽及圖片學習訓練，選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標注，快速完成剩余圖片的標注操作。來自：百科![]()
請參考以下指導在ModelArts上訓練模型： 1、您可以將訓練數(shù)據(jù)導入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進行數(shù)據(jù)標注或者數(shù)據(jù)預處理，也支持將已標注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務使用。 2、訓練模型的算法實現(xiàn)與指導請參考準備算法章節(jié)。 3、使用控制臺創(chuàng)建訓練作業(yè)請參考創(chuàng)建訓練作業(yè)章節(jié)。 4、關于訓練作業(yè)日志、訓練資源占用等詳情請參考查看訓練作業(yè)日志。來自：專題![]()
ss數(shù)據(jù)庫基礎知識，還能在心得專區(qū)分享自己的學習體會。學生和講師、學生之間都能深度互動，充分提升學習趣味性和積極性。 03 課后考試，即時了解學習效果 訓練營在課程結束后，會組織線上隨堂考試，檢測學生學習效果。學生可通過電腦、手機等多設備隨時隨地參加考試?？荚嚍橹悄芑喚?，自動閱來自：百科
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