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- 機(jī)器學(xué)習(xí)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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語音處理理論、應(yīng)用與實驗 時間：2020-12-14 14:20:23 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。人類交換信息最方便、最快捷的一種方式是語言，而想要和機(jī)器進(jìn)行這樣的交流就一定會運用到語音信號處理，完整的交流過程會包括 語音識別 ，語言理解，語言生成以及語音合來自：百科GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能來自：專題
- 機(jī)器學(xué)習(xí)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
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大型工程OA管理方案：組織全員內(nèi)外協(xié)同，工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 排序策略:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機(jī)-DeepFM 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務(wù)器使用Megatron-Deepspeed訓(xùn)練GPT2并推理:背景信息來自：云商店優(yōu)勢：支持不同格式票據(jù)圖片的自動識別和結(jié)構(gòu)化提取。通過可視化界面操作，輕松指定識別區(qū)域，完成模板設(shè)計并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，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)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
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AI開發(fā)痛點分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學(xué)習(xí)Demo演示 第6節(jié) 課程總結(jié) AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，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)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Train來自：百科![]()
本實驗主要介紹基于AI1型彈性云服務(wù)器完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。來自：百科![]()
別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，通來自：專題![]()
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準(zhǔn)控制。 華為云AI大模型幫助文檔 ModelArts 面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺 AI Gallery AI知識與實訓(xùn)專區(qū)，優(yōu)質(zhì)AI資產(chǎn)聚集地 學(xué)習(xí)資源 更多實用工具、學(xué)習(xí)課程及精品內(nèi)容 查看更多 收起 1對1咨詢專屬顧問 1對1免費咨詢?nèi)A為云專屬顧問，為您量身定制產(chǎn)品推薦方案來自：專題![]()
多考點視頻信息割裂，協(xié)同管理難？ 貴州省考試院×華為HoloSens機(jī)器視覺， 標(biāo)準(zhǔn)化智慧考場守護(hù)教育公平。 AI+機(jī)器視覺@電力 隧道管廊安全作業(yè)管理難？ 傳感系統(tǒng)獨立數(shù)據(jù)割裂，運維復(fù)雜？ 深圳前海電力×華為HoloSens機(jī)器視覺， 解放摸黑前行的巡檢人。 AI+機(jī)器視覺@科創(chuàng)園區(qū) 視頻智能化識別率要求高？來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 機(jī)器視覺各行業(yè)案例（二） 機(jī)器視覺各行業(yè)案例（二） 時間：2021-02-19 14:37:22 云計算 華為好望商城 作為業(yè)界公認(rèn)的AI最先落地的領(lǐng)域，機(jī)器視覺利用視頻+AI+大數(shù)據(jù)的能力，讓智能視頻和數(shù)據(jù)分析不僅僅應(yīng)用于安全保障，更逐步成為各行各業(yè)的全新生產(chǎn)力。來自：云商店![]()
類別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個算法耗時長，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)，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實現(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)量儲來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 Lerna文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Lerna文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-06-29 17:09:22 Lerna是一個管理工具，用于管理包含多個軟件包（package）的 JavaScript 項目。Lerna 是一種工具，針對 使用 git 和 npm來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Prettier文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Prettier文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-07-09 14:57:05 Prettier 是一個“有態(tài)度”的代碼格式化工具。它是唯一一個全自動的“風(fēng)格指南”，也就是說，Prettier 提供的配置參數(shù)非常少，幾乎來自：百科![]()
Pi1實例，滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科![]()
課程單元頁面 3、學(xué)習(xí)課程內(nèi)容 在課程單元頁面，選擇想要學(xué)習(xí)的課程單元，點擊【開始學(xué)習(xí)】，進(jìn)入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學(xué)習(xí)】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面，點擊左側(cè)的目錄，可以切換課程的章節(jié)；點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進(jìn)行課程頁面的切換。課程單元學(xué)習(xí)完成后，點擊來自：云商店![]()
反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測、音頻分割、文本分類等多個標(biāo)注場景，可適用于各種AI項目來自：百科![]()
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