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  • 深度置信網(wǎng)絡 深度學習 內容精選 換一換
  • 【賽事簡介】 華為NAIE(網(wǎng)絡人工智能引擎)是一個讓網(wǎng)絡AI開發(fā)更簡單、網(wǎng)絡AI應用更高效使能網(wǎng)絡自動駕駛的云服務平臺。為了引導新手在AI領域、網(wǎng)絡規(guī)建維優(yōu)業(yè)務領域從入門到精通,NAIE打造了網(wǎng)絡AI學習賽2021,并有網(wǎng)絡AI大神指導你完成從0到1的通關。本學習賽同步開啟KPI異常檢
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    【賽事簡介】 華為NAIE(網(wǎng)絡人工智能引擎)是一個讓網(wǎng)絡AI開發(fā)更簡單、網(wǎng)絡AI應用更高效使能網(wǎng)絡自動駕駛的云服務平臺。為了引導新手在AI領域、網(wǎng)絡規(guī)建維優(yōu)業(yè)務領域從入門到精通,NAIE打造了網(wǎng)絡AI學習賽2021,并有網(wǎng)絡AI大神指導你完成從0到1的通關。本學習賽同步開啟KPI異常檢
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  • 深度置信網(wǎng)絡 深度學習 相關內容
  • 成本費用“深度智控”是一家行業(yè)領先的深度節(jié)能與數(shù)智化創(chuàng)新服務商,由一支來自清華大學和美國伯克利國家實驗室的創(chuàng)始團隊于2018年8月創(chuàng)立。以“讓每度電創(chuàng)造更多美好”為使命,專注于研發(fā)新一代的深度節(jié)能與物聯(lián)智控前沿產(chǎn)品與技術,為工業(yè)與建筑節(jié)能行業(yè)賦能,實現(xiàn)機電能源系統(tǒng)的深度節(jié)能,并助
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    基于場景內容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時用戶發(fā)送待處理圖片,返回圖片標簽內容及相應置信度。 圖像識別 Image 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學習技術,可準確識別圖像中的視覺內容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理解圖像內容
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  • 深度置信網(wǎng)絡 深度學習 更多內容
  • 手寫數(shù)字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內容回顧 第2節(jié) 深度學習平臺介紹 第3節(jié) 深度學習入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學習平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界,
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    AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網(wǎng)絡 AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網(wǎng)絡
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    華為云計算 云知識 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 15:59:32 內容簡介: 將介紹人工智能基本知識體系,機器學習深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解—
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    化UI測試功能編程。 2 目標檢測技術在隱私合規(guī)檢測領域的應用 深度學習中的目標檢測,主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置,如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7],SSD [8]和RCNN [9]三類深度學習算法。 以Faster RCNN為例,該算法是RCNN算法的演進。在結構上,F(xiàn)aster
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    并行計算,支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS,雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力,深度學習混合精度運算能力達到125 TFLOPS。 單實例最大網(wǎng)絡帶寬30Gb/s。
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    AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網(wǎng)絡 AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網(wǎng)絡
    來自:專題
    0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗,加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。
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    1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、
    來自:專題
    華為云計算 云知識 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 時間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習的重要基礎,理解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、優(yōu)化目標與實現(xiàn)方法是學習后面內容的關鍵,這也是本課程的重點所在。 目標學員
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    署模型。 2、深度學習計算服務平臺實施交付結合智算服務器、存儲、網(wǎng)絡等硬件環(huán)境,設計深度學習計算服務平臺部署架構,并根據(jù)用戶要求完成深度學習平臺軟件的調試、安裝和部署,保證軟件功能長期穩(wěn)定運行,包括設備安裝、環(huán)境配置、網(wǎng)絡配置、安裝部署、功能測試等。 3、深度學習計算服務平臺運行
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    1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、
    來自:專題
    戶體驗 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫,及時識別新型不合規(guī)內容 注冊昵稱審核 對網(wǎng)站的用戶注冊信息進行智能審核,過濾包含廣告、反動、涉黃等內容的用戶昵稱 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高 海量詞庫 內置海量詞庫,支持各種匹配規(guī)則
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    V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算,支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(wǎng)絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎能力:網(wǎng)絡自定義,自由劃分子網(wǎng)、設置網(wǎng)絡訪問策略;海量存儲,彈性擴容,支持備份與恢復,讓數(shù)據(jù)更加安全
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    Moderation 時間:2020-10-29 14:35:57 內容審核 服務基于深度學習技術對圖像、視頻、文本內容中的不合規(guī)信息進行自動檢測,方便用戶對不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準確 基于深度學習技術和大量的樣本庫,幫助客戶快速準確進行違規(guī)內容檢測,維護內容安全。
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    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、
    來自:專題
    1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、
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