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  • 深度學(xué)習(xí)用非公版和公版gpu 內(nèi)容精選 換一換
  • 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(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,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費
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    華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計算機視覺基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時間:2020-12-17 09:56:23 通過學(xué)習(xí),您將掌握計算機視覺的基本概念主要知識點,并且對于計算機視覺廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識,初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。
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    來自:專題
    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:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則
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    、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京一 可用區(qū)1 華東-上海二 可用區(qū)2 華南-廣州 可用區(qū)2 配備本地NVMe SSD磁盤,按需購買關(guān)機收費 推理加速型 Pi2 NVIDIA T4(GPU直通) 機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
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    、算法應(yīng)用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法應(yīng)用示例,讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云
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    能計算能力優(yōu)秀的性價比。P2v型彈性云服務(wù)器支持GPU NVLink技術(shù),實現(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算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計算、計算流體動力學(xué)、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。
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    CPU核多,適合對于CPUGPU資源要求都高的推理業(yè)務(wù) — — — — — — — — — — — — 了解更多 GPU服務(wù)器的相關(guān)文章精選推薦 服務(wù)器GPU_GPU云服務(wù)器使用_華為云GPU云服務(wù)器 搭建云服務(wù)器平臺 云主機免費試用30天_云服務(wù)器云主機價格_免費虛擬主機 云手機網(wǎng)頁在線使用_網(wǎng)頁版云手機_虛擬云手機免費永久
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    計算能力優(yōu)秀的性價比。P2vs型彈性云服務(wù)器支持GPU NVLink技術(shù),實現(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算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計算、計算流體動力學(xué)、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。
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    P1型 彈性云服務(wù)器 采用NVIDIA Tesla P100 GPU,在提供云服務(wù)器靈活性的同時,提供優(yōu)質(zhì)性能體驗優(yōu)良的性價比。P1型彈性云服務(wù)器支持GPU Direct技術(shù),實現(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算能力,在深度學(xué)習(xí)、圖形數(shù)據(jù)庫、高性能數(shù)據(jù)庫、計算流
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    DDR6顯存,帶寬300GB/s;內(nèi)置1個NVENC2個NVDEC。 數(shù)據(jù)傳輸 提供GPU計算集群大量數(shù)據(jù)傳輸能力 高性能網(wǎng)絡(luò) P1、P2v實例提供最大10Gb/s的網(wǎng)絡(luò)帶寬,單個裸金屬實例額外配備100GB IB網(wǎng)絡(luò),最大限度滿足計算集群對于數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊?GPU Direct 支持GPU Direct技術(shù),
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    到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識:
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    工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實驗將了解如何使用KerasTensorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準(zhǔn)備:登錄華為云賬號 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用
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    的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理預(yù)測,因此數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集,大部分識別算法都會基于它進(jìn)行訓(xùn)練驗證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字,每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓(xùn)練集,分為訓(xùn)練集測試集。訓(xùn)練集
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