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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：百科來自：百科
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的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(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內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 如何加快 主機遷移 速度 如何加快主機遷移速度 時間：2020-09-16 16:03:57 需要提升您的網(wǎng)絡速率。您可以參見Iperf的測試網(wǎng)絡的方法？章節(jié)測試從遷移源端服務器到華為云（目的端服務器）的網(wǎng)絡性能。如果網(wǎng)絡速率小于500kbit/s，您需要排查以下三個方面：來自：百科![]()
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。來自：專題![]()
權完成操作。 創(chuàng)建訓練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側導航欄中，選擇“訓練管理 > 訓練作業(yè)”，進入“訓練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓練作業(yè)”，進入“創(chuàng)建訓練作業(yè)”頁面，在該頁面填寫訓練作業(yè)相關參數(shù)信息。 4、選擇訓練資源的規(guī)格。訓練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來自：專題![]()
1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、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應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 2、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。 3、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。 4、自動學習 支持多種自動學習能力，來自：專題![]()
，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 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，通過來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺 產品為用戶提供一站式機器/深度學習解決方案。支持數(shù)據(jù)預處理、模型構建、模型訓練、模型評估、模型服務的全流程開發(fā)及部署支持，提供多樣化建模方式，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺產品為用戶提供一站式機器/深度學習解決方案。支持數(shù)據(jù)預處理、模型構建、模型訓練、模型評估、模型服務的全來自：專題![]()
第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 時間：2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。來自：百科![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。來自：百科![]()
使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分數(shù)據(jù)源，反復調整優(yōu)化。 3.訓練模型 俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。來自：百科
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