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- 深度學習順序訓練隨機訓練 內(nèi)容精選 換一換
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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(nèi)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(jié)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(jié)果。來自：專題
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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(cè)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
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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(zhuǎn)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![]()
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![]()
ModelArts分布式訓練 ModelArts分布式訓練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓練，使用分布式訓練極大減少訓練時間。也提供了分布式訓練調(diào)測的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓練。 ModelArt來自：專題![]()
使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 實驗目標與基本要求來自：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(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(gòu)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 大V講堂——預訓練語言模型 大V講堂——預訓練語言模型 時間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關注。本課程將簡單介紹一下預訓練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關系。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 時間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓練作業(yè)的操作教程指導。 步驟： 準備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓練作業(yè) 保存訓練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科![]()
AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀，使學員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。 課程大綱 第1章 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務。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(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
云知識 求職訓練營 Java實踐排位賽 求職訓練營 Java實踐排位賽 時間：2020-12-09 11:03:10 求職訓練營 Java實踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級Java編程規(guī)范的要求，更好完成學生向開發(fā)者，初級開發(fā)者向高級開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡介】 華為云求職訓練營·J來自：百科![]()
【鯤鵬訓練營暨鯤鵬應用開發(fā)者比賽議程】 1、時間：5月11日-5月25日為訓練營暨大賽報名時間； 2、6月1日-17日為訓練營（兩期）授課階段，兩期訓練營課程內(nèi)容一樣，同一隊伍不可重復參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時間； 備注：答辯時間與頒獎地點另行通知 【鯤鵬大賽賽制】 比賽成績由考來自：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![]()
還有機會獲得 華為云職業(yè)認證 證書 訓練營結(jié)營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓練營參與流程 報名學習課程——觀看開班直播——進入學習交流群、每日打卡學習——參加訓練營結(jié)營賽——論壇發(fā)帖互動 四、豐富的訓練營獎品，等你拿！來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓練營-深圳大學&鯤鵬聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡介： 算力已成為驅(qū)動社會經(jīng)濟發(fā)展的新生產(chǎn)力，多業(yè)務場景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎的處理器、硬件來自：百科
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