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- 深度學(xué)習(xí)調(diào)參技巧 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)？ 管理控制臺(tái) 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB 總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過(guò)程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對(duì)系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫(kù)配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前來(lái)自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 Model來(lái)自：專題![]()
ModelArts是一站式AI開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)，提供領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確，同時(shí)減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開(kāi)發(fā)、調(diào)參等。 ModelArts Pro根據(jù)預(yù)置工作流生成指定場(chǎng)景模型，無(wú)需深究底層模型開(kāi)發(fā)細(xì)節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局來(lái)自：百科![]()
分布式訓(xùn)練 收起 展開(kāi) 主要介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、多機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。同時(shí)，也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測(cè)的代碼示例，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 了解更多 收起 展開(kāi) 模型訓(xùn)練加速 收起 展開(kāi)來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 選擇SSL證書(shū)有技巧 選擇SSL證書(shū)有技巧 時(shí)間：2020-07-13 14:51:43 SSL證書(shū) SSL證書(shū)，又叫服務(wù)器證書(shū)、HTTPS證書(shū)，SSL證書(shū)是一種遵守SSL協(xié)議的服務(wù)器數(shù)字證書(shū)，由受信任的根證書(shū)頒發(fā)機(jī)構(gòu)頒發(fā)，SSL證書(shū)采用SSL協(xié)議進(jìn)行通信，S來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)考試 03 GaussDB工作級(jí)開(kāi)發(fā)者認(rèn)證 在線學(xué)習(xí) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)指引 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)建議 GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)操作與管理 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)日常運(yùn)維 考試大綱及考試樣題來(lái)自：專題![]()
師介紹及聯(lián)系方式、成員介紹及聯(lián)系方式、是否參過(guò)類似比賽，機(jī)器人、AI相關(guān)開(kāi)發(fā)作品視頻網(wǎng)址、網(wǎng)站、圖片展示等相關(guān)鏈接），資料形式不限。 點(diǎn)擊下載無(wú)人車大賽報(bào)名表格 （2）7月6日大賽平臺(tái)開(kāi)放無(wú)人車挑戰(zhàn)杯海選賽題，選手需要先在大賽平臺(tái)上學(xué)習(xí)ModelArts、 HiLens 、ROS等相來(lái)自：百科![]()
易上手 提供多種預(yù)置模型，開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在來(lái)自：百科![]()
全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)來(lái)自：專題![]()
2、了解機(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； 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù)； 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)的使用方法； 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用； 6、了解網(wǎng)絡(luò)人工智能的在線課程體系及快速模型開(kāi)發(fā)的技巧； 7來(lái)自：百科![]()
-確定使用的計(jì)算接口： 根據(jù)當(dāng)前TBE框架可支持的計(jì)算描述API，可采用如下公式來(lái)表達(dá)Sqrt算子的計(jì)算過(guò)程 算子代碼的實(shí)現(xiàn)可分為以下步驟： 1.算子入參 shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：T來(lái)自：百科
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