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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對偶系統(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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。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、掌握神經網絡基礎理論。 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參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
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，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要較高算力和能好的。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容與應用。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)網平臺來自：百科![]()
反復調整優(yōu)化。 3.訓練模型 俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 業(yè)界主流的AI引來自：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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 用戶如何評價云市場商品 用戶如何評價云市場商品 時間：2021-03-19 18:17:56 云市場 用戶指南 本文為您介紹購買了華為云云市場商品之后，如何發(fā)布相關的評價。 1、登錄華為云云市場首頁。 2、單擊“買家中心”。 3、進入我的云市場>已購買的服務頁面。來自：云商店![]()
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。來自：專題![]()
撐保障。 2) 教師發(fā)展評價系統(tǒng) 對教師的綜合評價采取多種手段相結合，評價方法多樣化，而且將評價結果量化的方法。緊扣《教師專業(yè)標準》，制定科學的評價指標體系，將自評與他評、終結性評價與形成性評價、業(yè)績性評價與發(fā)展性評價、定性與定量評價相結合，保證每個指標都的客觀性、可操作性與科學性。來自：云商店![]()
額和訂單量信息。 評價管理 買家對購買的商品進行評價后，服務商可在“賣家中心>評價管理”進行回復操作。 操作步驟 1、進入賣家中心頁面。 2、單擊左側導航的“交易管理 > 評價管理”，設置查詢條件。 3、選擇要回復的評價，單擊“回復”。 4、在評價詳情頁查看評價內容，單擊“回復”。來自：云商店![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設備上實現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)更來自：百科![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設備上實現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)更來自：百科![]()
華為云計算 云知識 業(yè)務指標監(jiān)控 業(yè)務指標監(jiān)控 時間：2020-11-16 16:09:20 業(yè)務指標監(jiān)控(Business Metric Monitoring，BMM)是對業(yè)務指標數(shù)據(jù)進行質量管理的有效工具，可以靈活的創(chuàng)建業(yè)務指標、 業(yè)務規(guī)則和業(yè)務場景，實時、周期性進行調度，滿足業(yè)務的數(shù)據(jù)質量監(jiān)控需求。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經網絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網絡模型解析，提煉來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
云知識 查看云服務監(jiān)控指標 查看云服務監(jiān)控指標 時間：2021-07-01 15:58:42 云監(jiān)控服務 基于云服務自身的服務屬性，已經內置了詳細全面的監(jiān)控指標。當您在云平臺上開通云服務后，系統(tǒng)會根據(jù)服務類型自動關聯(lián)該服務的監(jiān)控指標，幫助您實時掌握云服務的各項性能指標，精確掌握云服務的運行情況。來自：百科![]()
自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評價GAN生成樣本質量的評價標準，包括Inception score和FID等。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。 2、了解評價GAN生成樣本質量的評價標準。來自：百科
