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    在都可以AI感知來替代,而且準(zhǔn)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,常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個算法耗時長,準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術(shù),可以實現(xiàn)把白天的
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    -目標(biāo): TBE-DSL方式開發(fā)一個Sqrt算子 -確定算子功能: Sqrt算子功能是對Tensor中每個原子值求開方,數(shù)學(xué)表達(dá)式為y= -確定使用的計算接口: 根據(jù)當(dāng)前TBE框架可支持的計算描述API,可采用如下公式來表達(dá)Sqrt算子的計算過程 算子代碼的實現(xiàn)可分為以下步驟:
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    AI 平臺,為機器學(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,為機器學(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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    0系列課程。本課程將主要講述為什么深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗,加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程
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