- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練技巧 內(nèi)容精選 換一換
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來(lái)自:專(zhuān)題
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來(lái)自:專(zhuān)題提供多種預(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Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。來(lái)自:百科
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。 (2)7月1日大賽平臺(tái)開(kāi)放無(wú)人車(chē)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 、無(wú)人駕駛等相關(guān)知識(shí),然后可以使用最簡(jiǎn)單的基本數(shù)據(jù)集和預(yù)置算法進(jìn)行訓(xùn)練,也可以手動(dòng)或自動(dòng)擴(kuò)充訓(xùn)練集,并使用自定義算法。 模型提交時(shí)間段為7月10日-7月21日,7月21日12:00答題入口關(guān)閉。來(lái)自:百科
需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科
HiLens Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型,暫時(shí)不支持用于Huawei HiLens平臺(tái) 。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Tra來(lái)自:百科
、openGauss數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí),還能在心得專(zhuān)區(qū)分享自己的學(xué)習(xí)體會(huì)。學(xué)生和講師、學(xué)生之間都能深度互動(dòng),充分提升學(xué)習(xí)趣味性和積極性。 03 課后考試,即時(shí)了解學(xué)習(xí)效果 訓(xùn)練營(yíng)在課程結(jié)束后,會(huì)組織線上隨堂考試,檢測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)效果。學(xué)生可通過(guò)電腦、手機(jī)等多設(shè)備隨時(shí)隨地參加考試??荚嚍橹?來(lái)自:百科
ModelArts為用戶(hù)提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像,但是當(dāng)用戶(hù)對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開(kāi)發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候,預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶(hù)需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶(hù)自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶(hù)提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像,但是當(dāng)用戶(hù)對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開(kāi)發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候,預(yù)置來(lái)自:專(zhuān)題
開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開(kāi)發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡(jiǎn)單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。來(lái)自:百科
構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理,提供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺(tái)提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類(lèi)型應(yīng)用場(chǎng)景、多人來(lái)自:專(zhuān)題
CR服務(wù)二次開(kāi)發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的 OCR 模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)景解決辦法; 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系; 3、通過(guò)模型訓(xùn)練,了解OCR開(kāi)發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來(lái)自:百科
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