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索需要學習的課程，進行在線學習與專題內(nèi)容測試，學習后可下載相應專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點擊“確認答案”. 或者點擊“上傳答題照片”，打開微信掃描二維碼，拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后，點擊“確認答案”即可。 定制學習計劃 點擊學習中心“個性學習”欄目，來自：云商店![]()
人工智能的爭議 5. 人工智能的未來展望 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科![]()
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的工具包。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。來自：百科![]()
低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和低來自：百科![]()
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