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9、中軟宅客學(xué)院在線平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。 聽(tīng)眾收益: 1、了解人工智能基本知識(shí)體系; 2、了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐; 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù); 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)的使用方法; 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問(wèn)題和挑戰(zhàn),及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用;來(lái)自:百科規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備,而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升50來(lái)自:百科
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I應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。 課程簡(jiǎn)介 本課程將從算法和算力兩個(gè)維度對(duì)人工智能的能與不能展開(kāi)分析和討論。。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU來(lái)自:百科賴(lài)方面所開(kāi)展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開(kāi)放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章來(lái)自:百科
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視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 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AI工作流。來(lái)自:百科
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