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  • 深度學(xué)習(xí)模型線上更新 內(nèi)容精選 換一換
  • AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免
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    個(gè)方面對(duì)知途教育與華為云深度合作下,產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細(xì)介紹。也針對(duì)直播間觀眾提出的相關(guān)問(wèn)題做了深度解答。 直播精選問(wèn)答: 1、Q:端云架構(gòu),是先學(xué)習(xí)端,還是先學(xué)習(xí)云? A:沒(méi)有明確界定,可以個(gè)人興趣為主。如果先學(xué)習(xí) 云知識(shí) ,能夠自己改進(jìn)算力模型并輸出結(jié)果,再將結(jié)果應(yīng)用至
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    的一站式開發(fā)平臺(tái),提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)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。通過(guò)此次實(shí)踐,讓大家學(xué)習(xí)和初步掌握線上AI開發(fā)基礎(chǔ)和全流程。 大賽詳細(xì)地址:https://competition.huaweicloud
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  • 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺(tái),利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測(cè)模型。以及中軟宅客學(xué)院在線平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。
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    AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)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(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)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(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 更新流日志UpdateFlowLog 更新流日志UpdateFlowLog 時(shí)間:2023-09-21 11:42:25 API網(wǎng)關(guān) 云計(jì)算 接口說(shuō)明 更新流日志 URL PUT https://vpc.cn-north-4.myhuaweicloud.com
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云828 B2B企業(yè)節(jié),深度激活企業(yè)數(shù)實(shí)融合新動(dòng)能 華為云828 B2B企業(yè)節(jié),深度激活企業(yè)數(shù)實(shí)融合新動(dòng)能 時(shí)間:2023-11-08 14:51:16 今年以來(lái),云計(jì)算大模型競(jìng)相涌現(xiàn),數(shù)字技術(shù)賽道可以說(shuō)是“百舸爭(zhēng)流”。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到傳統(tǒng)制造業(yè)無(wú)不在思考:
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    特點(diǎn):構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型,將大量的政務(wù)詢問(wèn)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門,顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì):針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型。可根據(jù)使用過(guò)程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型,可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì):用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.
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    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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    通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供
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    全流程AI開發(fā)平臺(tái)介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問(wèn)題答疑 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分
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    為開發(fā)者與業(yè)內(nèi)技術(shù)專家打造的一個(gè)深度交流平臺(tái),圍繞 HarmonyOS 新技術(shù)、新工具、新特性、新服務(wù)展開分享與討論。 即刻了解 產(chǎn)品體驗(yàn)官 我們準(zhǔn)備好了盤古大模型、數(shù)字人、AI原生應(yīng)用、低代碼等諸多熱門 華為云產(chǎn)品 ,虛席以待,隨時(shí)體驗(yàn),即時(shí)完成! 即刻了解 極客挑戰(zhàn)賽 活動(dòng)涵蓋大模型、低代碼、物聯(lián)
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    nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件,并可以在昇騰AI處理器上獨(dú)立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負(fù)責(zé)加載和卸載離線模型,并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列,完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進(jìn)行統(tǒng)籌
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    10:09:17 語(yǔ)音交互 包括以下子服務(wù): 定制 語(yǔ)音識(shí)別 (ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型。 定制語(yǔ)音識(shí)別包含 一句話識(shí)別 、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(Real-time
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    紹 這是云速直播接收到的一個(gè)線上沙龍活動(dòng)需求。 而類似的需求,自從目睹網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)方案推出后,還有很多。 那么,當(dāng)我們面對(duì)1年300場(chǎng)的線上沙龍,如何才能高效達(dá)成活動(dòng)KPI目標(biāo)呢? 面對(duì)這個(gè)問(wèn)題,如果我們拆解來(lái)看,其實(shí)就是另外一個(gè)問(wèn)題——1年300場(chǎng)線上沙龍,如何選擇靠譜的、合適的活動(dòng)平臺(tái)?
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    云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。通過(guò)驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)
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