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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
識別、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
+節(jié)點的擴展能力，PB級海量存儲。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 如何進行性能調優(yōu)？ 管理控制臺 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能調優(yōu) GaussDB 總體調優(yōu)思路 GaussDB性能調優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調優(yōu)人員應對系統(tǒng)軟件架構、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當前來自：專題![]()
ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(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，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調優(yōu)，在速度和精度上超過人工調優(yōu)。 了解更多 超參搜索簡介 ModelArts新版訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。來自：專題![]()
ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺，提供領先算法技術，保證AI應用開發(fā)的高效和推理結果的準確，同時減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調參等。 ModelArts Pro根據(jù)預置工作流生成指定場景模型，無需深究底層模型開發(fā)細節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局來自：百科![]()
易上手 提供多種預置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在來自：百科![]()
GaussDB性能調優(yōu)思路 GaussDB性能調優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調優(yōu)人員應對系統(tǒng)軟件架構、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當前特性是實驗室特性，使用時請聯(lián)系華為工程師提供技術支持）、查詢處理和數(shù)據(jù)庫應用有廣泛而深刻的理解。 須知： 性能調優(yōu)過程有時候需要重來自：專題![]()
-確定使用的計算接口： 根據(jù)當前TBE框架可支持的計算描述API，可采用如下公式來表達Sqrt算子的計算過程 算子代碼的實現(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來自：百科![]()
全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調優(yōu)算法，結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實現(xiàn)了語來自：專題![]()
展示等功能。人工智能平臺提供基于非結構化數(shù)據(jù)的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練，以及超參調優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能，支持多類型應用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心，支持模來自：專題
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