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深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開(kāi)發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開(kāi)發(fā)成本的開(kāi)發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開(kāi)發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開(kāi)發(fā)成本的開(kāi)發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
文章目錄 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）1、概念2、相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景3、簡(jiǎn)介4、區(qū)別于淺層學(xué)習(xí)5、典型模型案例6、深度學(xué)習(xí)是如何進(jìn)行訓(xùn)練的自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）
epochs=10) 使用模型 用訓(xùn)練好的模型預(yù)測(cè)測(cè)試集中的某個(gè)圖片屬于什么類別，先顯示這個(gè)圖片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 圖1 顯示用以測(cè)試的圖片 查看結(jié)果 查看預(yù)測(cè)結(jié)果，命令如下。
學(xué)，然而，雖然深度學(xué)習(xí)的一些核心概念是從人們對(duì)大腦的理解中汲取部分靈感而形成的，但深度學(xué)習(xí)模型不是大腦模型。沒(méi)有證據(jù)表明大腦的學(xué)習(xí)機(jī)制與現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)模型所使用的相同。你可能會(huì)讀到一些流行科學(xué)的文章，宣稱深度學(xué)習(xí)的工作原理與大腦相似或者是根據(jù)大腦的工作原理進(jìn)行建模的，但事實(shí)并非如此
全面地講述深度學(xué)習(xí)的歷史超出了本書(shū)的范圍。然而，一些基本的背景對(duì)理解深度學(xué)習(xí)是有用的，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀(jì)80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到
能。借助深度學(xué)習(xí)，我們可以制造出具有自動(dòng)駕駛能力的汽車和能夠理解人類語(yǔ)音的電話。由于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，機(jī)器翻譯、人臉識(shí)別、預(yù)測(cè)分析、機(jī)器作曲以及無(wú)數(shù)的人工智能任務(wù)都成為可能，或相比以往有了顯著改進(jìn)。雖然深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)概念幾十年前便提出，但致力于創(chuàng)建和訓(xùn)練這些深度模型的編程庫(kù)是近
使用深度學(xué)習(xí)方法處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的過(guò)程類似于人類的學(xué)習(xí)過(guò)程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)對(duì)現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個(gè)理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新圖片所屬的類別。圖1-2展示了兩個(gè)不同的學(xué)習(xí)過(guò)程，上半部分是通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)模型解決圖片分類問(wèn)題，下半部分
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
華為云在此提醒您，產(chǎn)品退市后，深度學(xué)習(xí)服務(wù)不可用，為了避免影響您的業(yè)務(wù)，建議您在2019/5/29 23:59:59前做好遷移數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)備份。 同時(shí)，華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts已經(jīng)商用，ModelArts是深度學(xué)習(xí)服務(wù)新一代架構(gòu)版本支持更多的高級(jí)特性，不僅僅全部包含深度學(xué)習(xí)服務(wù)的功能，還
mode效果最好。第三種跟第二種類似，只不過(guò)是重復(fù)第一幀的值來(lái)pad，然后重復(fù)第二幀的值來(lái)pad，直到最后一幀的值，取的時(shí)候也是從中間隨機(jī)選擇連續(xù)的F幀。 對(duì)于長(zhǎng)度大于F的句子，掐頭去尾保留連續(xù)的F幀。 （7）數(shù)據(jù)集使用的IEMOCAP，值得一提的是這篇論文只是提出了新穎的方法（triplet loss和cycle
學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，
版本支持更多的高級(jí)特性，在推理部署上支持在線推理、批量推理和端側(cè)推理，能力比深度學(xué)習(xí)服務(wù)推理特性更加強(qiáng)大，需要繼續(xù)使用推理功能的，請(qǐng)申請(qǐng)ModelArts的推理部署能力。 如您有任何問(wèn)題，歡迎您撥打華為云服務(wù)熱線：4000-955-988與我們聯(lián)系。 感謝您對(duì)華為云的支持！
Notebook編程環(huán)境的操作 了解詳情 最佳實(shí)踐 最佳實(shí)踐 口罩檢測(cè)（使用新版自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)應(yīng)用） 該案例是使用華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts的新版“自動(dòng)學(xué)習(xí)”功能，基于華為云AI開(kāi)發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者完成“物體檢測(cè)”的AI模型的訓(xùn)練和部署。
ai在AWS平臺(tái)上的訓(xùn)練速度快4倍；在推理性能方面，華為云ModelArts識(shí)別圖片的速度是排名第二廠商的1.7倍，亞馬遜的4倍，谷歌的9.1倍。 ModelArts：領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)技術(shù) 作為人工智能最重要的基礎(chǔ)技術(shù)之一，近年來(lái)深度學(xué)習(xí)也逐步延伸到更多的應(yīng)用場(chǎng)景，如自動(dòng)駕駛
開(kāi)發(fā)者計(jì)劃 使能開(kāi)發(fā)者基于開(kāi)放能力進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新 開(kāi)發(fā)支持 專業(yè)高效的開(kāi)發(fā)者在線技術(shù)支持服務(wù) 開(kāi)發(fā)者學(xué)堂 云上學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)、認(rèn)證的知識(shí)服務(wù)中心 開(kāi)發(fā)者活動(dòng) 開(kāi)發(fā)者實(shí)訓(xùn)、熱門(mén)活動(dòng)專區(qū) 社區(qū)論壇 專家技術(shù)布道、開(kāi)發(fā)者交流分享的平臺(tái) 文檔下載 AI平臺(tái)ModelArts文檔下載 更多產(chǎn)品信息
ModelBox中將所有的任務(wù)都以功能單元的形式封裝，由多個(gè)功能單元構(gòu)成一個(gè)完整的應(yīng)用。執(zhí)行時(shí)，功能單元的計(jì)算將統(tǒng)一由線程池并發(fā)調(diào)度，確保計(jì)算單元被分配到對(duì)應(yīng)的異構(gòu)硬件中執(zhí)行。同時(shí)，計(jì)算中，數(shù)據(jù)和執(zhí)行單元綁定，保證數(shù)據(jù)處理的合理分配和高吞吐量。 預(yù)制的應(yīng)用編排異構(gòu)計(jì)算組件 豐富的組件覆蓋了主流芯片、多
生態(tài)伙伴計(jì)劃是圍繞華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts推出的一項(xiàng)合作伙伴計(jì)劃，旨在與合作伙伴一起構(gòu)建合作共贏的AI生態(tài)體系，加速AI應(yīng)用落地，華為云向伙伴提供培訓(xùn)、技術(shù)、營(yíng)銷和銷售的全面支持。 D-Plan AI 生態(tài)伙伴計(jì)劃是圍繞華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts推出的一項(xiàng)合作伙伴計(jì)劃，旨在與合作伙
A GPU進(jìn)行計(jì)算，尤其是在深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能計(jì)算任務(wù)中，能夠顯著提升計(jì)算效率。 優(yōu)化設(shè)計(jì)：容器鏡像針對(duì)特定的任務(wù)（如深度學(xué)習(xí)框架、AI 任務(wù)等）進(jìn)行優(yōu)化，保證了性能和兼容性。 多種深度學(xué)習(xí)框架：NVIDIA提供了多個(gè)常用的深度學(xué)習(xí)框架的容器鏡像，包括TensorF
