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極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(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。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過“自動學習”訓練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。來自：百科本課程為AI全棧成長計劃第二階段課程：AI進階篇。本階段將由華為AI專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學習AI開發(fā)兩大熱門領域：圖像分類和物體檢測的模型開發(fā)，正式入門AI代碼開發(fā)！ 目標學員 高校學生、個人開發(fā)者中的AI愛好者、學習者 課程目標 了解、掌握 AI 開發(fā)的基本流程，完成常見 AI 模型的開發(fā)部署。來自：百科
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AI（人工智能）是通過機器來模擬人類認識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結得到研究對象的內在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法來自：百科![]()
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流程。 開放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 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，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科![]()
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0，擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了計算機視覺發(fā)展的重要里程碑-傳統(tǒng)方法（如視覺詞袋模型）；傳統(tǒng)方法的三個步驟及其思想對未來的深遠影響；圖像級編碼信息用于不同的視覺任務并與各種學習算法結合。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解傳統(tǒng)方法（如視覺詞袋模型）及其三個步驟。來自：百科![]()
大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科![]()
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