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  • 方言機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集 內(nèi)容精選 換一換
  • 似比賽,機(jī)器人、AI相關(guān)開(kāi)發(fā)作品視頻網(wǎng)址、網(wǎng)站、圖片展示等相關(guān)鏈接),資料形式不限。 點(diǎn)擊下載無(wú)人車(chē)大賽報(bào)名表格 (2)7月6日大賽平臺(tái)開(kāi)放無(wú)人車(chē)挑戰(zhàn)杯海選賽題,選手需要先在大賽平臺(tái)上學(xué)習(xí)ModelArts、 HiLens 、ROS等相關(guān)知識(shí),然后可以使用最簡(jiǎn)單的基本數(shù)據(jù)和預(yù)置算法
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    開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:AI如何滿(mǎn)足定制化需求、從Idea到落地開(kāi)發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡(jiǎn)單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間:2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云
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    通過(guò)對(duì)教材的解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐,遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,
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  • 方言機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集 更多內(nèi)容
  • 流程。 開(kāi)放的生態(tài):用戶(hù)間快速共享、交易。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)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Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期A(yíng)I工作流。
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    FPGA加速云服務(wù)器(FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS )提供FPGA開(kāi)發(fā)和使用的工具及環(huán)境,讓用戶(hù)方便地開(kāi)發(fā)FPGA加速器和部署基于FPGA加速的業(yè)務(wù),為您提供易用、經(jīng)濟(jì)、敏捷和安全的FPGA云服務(wù)。 應(yīng)用: 視頻處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)研究、金融風(fēng)險(xiǎn)分析。
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    段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 一鍵智能標(biāo)注,怎么用? 在ModelArts管理控制臺(tái),選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)”。 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)類(lèi)型需選擇“圖像分類(lèi)”或“物體檢測(cè)”類(lèi)型。 單擊數(shù)據(jù)名稱(chēng),進(jìn)入數(shù)據(jù)概覽頁(yè)。然后,單
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    智能標(biāo)注:智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類(lèi)”和“物體檢測(cè)”類(lèi)型的數(shù)據(jù)支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注:ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能,可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì),針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能
    來(lái)自:專(zhuān)題
    訪(fǎng)問(wèn)店鋪 密竹機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件 密竹機(jī)器人自動(dòng)化軟件是一個(gè)機(jī)器人開(kāi)發(fā)和運(yùn)行平臺(tái),可在此平臺(tái)上開(kāi)發(fā)并適合企業(yè)需求的機(jī)器人軟件。 訪(fǎng)問(wèn)店鋪 RPA+AI咨詢(xún)與實(shí)施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高的工作,“人機(jī)協(xié)作”是未來(lái)趨勢(shì),讓機(jī)器人做它能做的,讓
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    準(zhǔn)確地分析影像數(shù)據(jù),提高診斷準(zhǔn)確率,縮短診斷時(shí)間。同時(shí),利用提供可靠的大數(shù)據(jù)服務(wù)支撐,華為云可幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立完善的管理體系,提升運(yùn)營(yíng)水平和服務(wù)效率。 2. 地產(chǎn)行業(yè):華為云EI利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),幫助房地產(chǎn)企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn),提高投資決策的科學(xué)性。此外,通
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    云知識(shí) 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 應(yīng)用場(chǎng)景 翻譯中心:采用機(jī)器翻譯服務(wù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 語(yǔ)音交互 服務(wù)有什么功能 語(yǔ)音交互服務(wù)有什么功能 時(shí)間:2020-09-07 10:09:17 語(yǔ)音交互包括以下子服務(wù): 定制 語(yǔ)音識(shí)別 (ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型。
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    過(guò)類(lèi)似比賽,機(jī)器人,AI相關(guān)開(kāi)發(fā)作品視頻網(wǎng)址、網(wǎng)站、圖片展示等相關(guān)鏈接),資料形式不限。 (2)7月1日大賽平臺(tái)開(kāi)放無(wú)人車(chē)挑戰(zhàn)杯海選賽題,選手需要先在大賽平臺(tái)上學(xué)習(xí)ModelArts、HiLens、無(wú)人駕駛等相關(guān)知識(shí),然后可以使用最簡(jiǎn)單的基本數(shù)據(jù)和預(yù)置算法進(jìn)行訓(xùn)練,也可以手動(dòng)或自動(dòng)擴(kuò)充訓(xùn)練集,并使用自定義算法。
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    隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品(軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù))結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)器視覺(jué)總裁 段愛(ài)國(guó) 致辭 經(jīng)過(guò)激烈的角逐,最終大賽決出1個(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng),華為機(jī)器視覺(jué)總裁段愛(ài)國(guó)、華為機(jī)器視覺(jué)負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
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    云知識(shí) FPGA加速型高性能架構(gòu)彈性云服務(wù)器規(guī)格及使用場(chǎng)景 FPGA加速型高性能架構(gòu)彈性云服務(wù)器規(guī)格及使用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-04-02 01:44:10 云服務(wù)器 FPGA加速云服務(wù)器(FPGA Accelerated Cloud Server, FACS)提供FPGA開(kāi)發(fā)和使用
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    AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)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Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期A(yíng)I工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免費(fèi)
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    云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 時(shí)間:2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營(yíng)商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù),參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)),訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)
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    具備考取華為微認(rèn)證的能力,考取華為企業(yè)級(jí)Java編程規(guī)范微認(rèn)證 3. 輕松學(xué)習(xí)快速掌握知識(shí) 趣味課堂+課后作業(yè),專(zhuān)家全程QQ群答疑指導(dǎo) 【加入訓(xùn)練營(yíng)你需要完成】 本次訓(xùn)練營(yíng)三步走: 1.點(diǎn)擊左上角報(bào)名訓(xùn)練營(yíng); 2.聽(tīng)課; 3.完成26個(gè)作業(yè)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是
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    I應(yīng)用場(chǎng)景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)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Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期A(yíng)I工作流。
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    但是可以參考如下操作方式,將兩個(gè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)合并在一個(gè)數(shù)據(jù)集中。 例如需將數(shù)據(jù)A和數(shù)據(jù)B進(jìn)行合并。 1.分別將數(shù)據(jù)A和數(shù)據(jù)B進(jìn)行發(fā)布。 2.發(fā)布后可獲得數(shù)據(jù)A和數(shù)據(jù)B的Manifest文件。可通過(guò)數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)輸出位置”獲得此文件。 3.創(chuàng)建一個(gè)空數(shù)據(jù)C,即無(wú)任何輸出,其輸入位置選擇一個(gè)空的 OBS 文件夾。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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