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限帶寬)高速網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度的軟硬件全棧優(yōu)化,在資源池組網(wǎng)上保證大帶寬,滿足分布式訓(xùn)練的海量參數(shù)同步要求。 在Kubernetes調(diào)度上,針對(duì)AI場景進(jìn)行深度優(yōu)化,利用排隊(duì)、親和性、Gang Scheduling,對(duì)接AI分布式訓(xùn)練框架,使能高效的AI分布式訓(xùn)練,大幅度提升了計(jì)算效率。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,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。時(shí)空預(yù)測問題的AutoML求解—來自:百科
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需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科HiLens Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型,暫時(shí)不支持用于Huawei HiLens平臺(tái) 。 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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Tra來自:百科
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CR服務(wù)二次開發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的 OCR 模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢挑戰(zhàn)及相關(guān)場景解決辦法; 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系; 3、通過模型訓(xùn)練,了解OCR開發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來自:百科持GPU NVLink技術(shù),實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信,提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力,適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算,在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢。 P2v型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格來自:百科
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