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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：讓機(jī)器理解人類語(yǔ)言和語(yǔ)音 實(shí)戰(zhàn)篇：讓機(jī)器理解人類語(yǔ)言和語(yǔ)音 時(shí)間：2020-12-09 16:16:12 自然語(yǔ)言/ 語(yǔ)音交互 已然成為人機(jī)交互的下一個(gè)趨勢(shì)，本課程理論知識(shí)結(jié)合案例和實(shí)操演練，帶你體驗(yàn)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和構(gòu)建垂直領(lǐng)域智能對(duì)話機(jī)器人。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科
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Println("fail to prepare tx info: ", err.Error()) return errors.New("fail to prepare tx info: " + err.Error()) } setup.ChainCodeID = txchaincode _來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：刷臉時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，你準(zhǔn)備好了嗎？ 實(shí)戰(zhàn)篇：刷臉時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，你準(zhǔn)備好了嗎？ 時(shí)間：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 實(shí)戰(zhàn)篇：給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 時(shí)間：2020-12-16 14:21:14 給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻，讓機(jī)器擁有一雙火眼金睛。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括： OCR 技術(shù)識(shí)別文來(lái)自：百科![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來(lái)自：百科![]()
樂趣，鍛煉實(shí)戰(zhàn)實(shí)踐、與人溝通協(xié)作能力。 本期動(dòng)手體驗(yàn)的AI開發(fā)平臺(tái)——華為云ModelArts，是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。通過來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云高校開發(fā)者精品實(shí)戰(zhàn)課程-HERO聯(lián)盟軟件開發(fā)青年班 華為云高校開發(fā)者精品實(shí)戰(zhàn)課程-HERO聯(lián)盟軟件開發(fā)青年班 時(shí)間：2021-03-03 15:11:38 云服務(wù)器 云計(jì)算 數(shù)據(jù)庫(kù) 物聯(lián)網(wǎng) 語(yǔ)音識(shí)別 人工智能 基礎(chǔ)軟件 華為云HERO聯(lián)盟高校開發(fā)者青年班來(lái)自：百科![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲(chǔ)，來(lái)自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專題![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來(lái)自：專題![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)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 Co來(lái)自：百科
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