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- 深度訓練自動學習 內容精選 換一換
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來自：百科題將分享ModelArts的主要關鍵技術和應用案例。 內容大綱： 1、了解AI開發(fā)與傳統軟件開發(fā)有什么不同; 2、如何解決訓練數據的問題; 3、運用自動學習，快速上手AI。 聽眾收益： 1、了解AI開發(fā)全流程； 2、了解AI落地過程中所需要解決的核心問題； 3、了解ModelArts的主要能力以及如何快速將AI落地。來自：百科
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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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡 華為云 面向未來的智來自：百科華為云計算 云知識 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 時間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓練作業(yè)的操作教程指導。 步驟： 準備數據 創(chuàng)建訓練作業(yè) 保存訓練參數 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科
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AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀，使學員能夠結合教材+實踐，遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。 課程大綱 第1章 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科![]()
ModelArts自動學習與ModelArts PRO的區(qū)別 AI Gallery簡介:資產介紹 修訂記錄 ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 ML Studio簡介:ML Studio是什么 最佳實踐 【下線公告】華為云ModelArts服務舊版訓練管理下線公告:常見問題來自：百科![]()
云知識 求職訓練營 Java實踐排位賽 求職訓練營 Java實踐排位賽 時間：2020-12-09 11:03:10 求職訓練營 Java實踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級Java編程規(guī)范的要求，更好完成學生向開發(fā)者，初級開發(fā)者向高級開發(fā)者的轉變。 【大賽簡介】 華為云求職訓練營·J來自：百科![]()
如果使用過程中超出了舉辦方提供的現金券額度，需要參賽團隊自行負責，我方不再負責額外提供。 【鯤鵬訓練營暨鯤鵬應用開發(fā)者比賽議程】 1、時間：5月11日-5月25日為訓練營暨大賽報名時間； 2、6月1日-17日為訓練營（兩期）授課階段，兩期訓練營課程內容一樣，同一隊伍不可重復參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時間；來自：百科![]()
還有機會獲得 華為云職業(yè)認證 證書 訓練營結營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認證，通過后即頒發(fā)證書 三、訓練營參與流程 報名學習課程——觀看開班直播——進入學習交流群、每日打卡學習——參加訓練營結營賽——論壇發(fā)帖互動 四、豐富的訓練營獎品，等你拿！來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
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長及實例數計費，不區(qū)分任務（訓練作業(yè)、部署、開發(fā)）。公共資源池是ModelArts默認提供，不需另行創(chuàng)建或配置，您可以直接在AI開發(fā)過程中，直接選擇公共資源池進行使用。 專屬資源池：提供獨享的計算資源，可用于Workflow、自動學習、開發(fā)環(huán)境、訓練作業(yè)、部署模型。專屬資源池不與其他用戶共享，更加高效。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 江蘇鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 江蘇鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 時間：2020-12-29 17:22:46 云服務器 【賽事簡介】 為貫徹落實鯤鵬產業(yè)生態(tài)建設，協同2020南京創(chuàng)新周活動及2020華為云與計算城市峰會，更好的培育江蘇鯤鵬產業(yè)生態(tài)，深入來自：百科![]()
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會發(fā)現還缺少某一部分數據源，反復調整優(yōu)化。 3.訓練模型 俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索分析，從中發(fā)現因果關系、內部聯系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數據中，得到預測、評價等結果。來自：百科![]()
的數據集，或者您已將用于訓練的數據集上傳至 OBS 目錄。 2、請準備好訓練腳本，并上傳至OBS目錄。訓練腳本開發(fā)指導參見開發(fā)自定義腳本。 3、在訓練代碼中，用戶需打印搜索指標參數。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個空的文件夾，用于存儲訓練輸出的內容。 5、由于訓練作業(yè)運行需消耗資源，確保賬戶未欠費。來自：專題![]()
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Ascend芯片上運行的模型，實現高效端邊推理。來自：百科![]()
高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預訓練模型。 高精度：大部分模型的準確率高于90%。 少數據：訓練所需的數據量更少。 智能標注：提升標注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎平臺，深度軟硬件協同。 資源秒級調度，按需使用。 訓練任務性能提升30%。 靈活開放 靈活的部來自：百科
