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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練微調(diào) 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)題使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科
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高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺(tái)，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級(jí)調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。 靈活開(kāi)放 靈活的部來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 將介紹人工智能基本知識(shí)體系，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。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解—來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開(kāi)發(fā)，模型訓(xùn)練，模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括：模型開(kāi)發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務(wù)）。AI全流程開(kāi)發(fā)支持來(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![]()
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![]()
、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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來(lái)自：百科![]()
AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來(lái)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(guān)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(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
ModelArts為用戶提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(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)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見(jiàn)的預(yù)置鏡像，但是當(dāng)用戶對(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![]()
實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。P系列適合于深度學(xué)習(xí)，科學(xué)計(jì)算，CAE等；G系列適合于3D動(dòng)畫(huà)渲染，CAD等。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景。 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)來(lái)自：百科![]()
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![]()
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![]()
持GPU NVLink技術(shù)，實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。 P2v型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格來(lái)自：百科![]()
持GPU NVLink技術(shù)，實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。 P2vs型彈性云服務(wù)器的規(guī)格來(lái)自：百科![]()
首先華為云ModelArt服務(wù)可以調(diào)動(dòng)多模型，搭載更多算力，且分布式訓(xùn)練性能更快，成本低，性價(jià)比更高；其次ModelArt是一站式的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，流程更簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)標(biāo)注、處理、模型訓(xùn)練等功能均可實(shí)現(xiàn)。 由華為云底層算力支撐、在線學(xué)習(xí)/考試及實(shí)訓(xùn)平臺(tái)、基于實(shí)際案例開(kāi)發(fā)的課程資源、平臺(tái)服務(wù)四部分來(lái)自：云商店
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