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- 移動(dòng)ai訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
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的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點(diǎn)。 IoT設(shè)備中嵌入AI能力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級(jí)，已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道，那怎樣才能實(shí)現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設(shè)備里，讓它可以輕松運(yùn)行起來呢？成為了AI開發(fā)者遇到的棘手難題。來自：百科合華為授權(quán)培訓(xùn)合作伙伴，舉辦2019華為中國區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測(cè)試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽，共設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題，參賽選手在華為線上AI開發(fā)平臺(tái)Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。來自：百科
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截圖、日志。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自：百科來自：云商店
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試有什么功能 移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試有什么功能 時(shí)間：2020-09-14 14:40:44 移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試（MobileAppTest），聯(lián)合TestBird提供移動(dòng)兼容性測(cè)試服務(wù)，提供TOP機(jī)型套餐，使用 圖像識(shí)別 和準(zhǔn)確控件識(shí)別技術(shù)，只需提供App應(yīng)用，便可生來自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何使用移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試 如何使用移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試 時(shí)間：2020-09-14 14:43:40 移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試（MobileAppTest）提供移動(dòng)兼容性測(cè)試服務(wù)，只需提供移動(dòng)應(yīng)用安裝文件并選定測(cè)試機(jī)型套餐，即可自動(dòng)完成移動(dòng)兼容性測(cè)試，檢測(cè)問題并監(jiān)控性能指標(biāo)，生成包含來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 移動(dòng)互聯(lián)解決方案架構(gòu) 移動(dòng)互聯(lián)解決方案架構(gòu) 時(shí)間：2021-01-28 09:06:53 移動(dòng)互聯(lián)解決方案包含電商、網(wǎng)站、移動(dòng)APP、金融場(chǎng)景，提供彈性云端環(huán)境、資源全生命周期管理、數(shù)據(jù)安全及移動(dòng)互聯(lián)云生態(tài)，支持億級(jí)并發(fā)連接，百萬級(jí)交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力，保障系統(tǒng)可靠與性能。來自：百科![]()
如果使用過程中超出了舉辦方提供的現(xiàn)金券額度，需要參賽團(tuán)隊(duì)自行負(fù)責(zé)，我方不再負(fù)責(zé)額外提供。 【鯤鵬訓(xùn)練營暨鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者比賽議程】 1、時(shí)間：5月11日-5月25日為訓(xùn)練營暨大賽報(bào)名時(shí)間； 2、6月1日-17日為訓(xùn)練營（兩期）授課階段，兩期訓(xùn)練營課程內(nèi)容一樣，同一隊(duì)伍不可重復(fù)參加； 3、6月18日-7月24日為大賽時(shí)間；來自：百科![]()
快速入門MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)，優(yōu)化模型效果。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.掌握MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)的功能及用途 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提： 1.運(yùn)行訓(xùn)練腳本，查看訓(xùn)練情況 2.使用MindSpore可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)組件對(duì)訓(xùn)練過程進(jìn)行觀察 3.來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI全棧成長計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 AI全棧成長計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 時(shí)間：2020-12-10 11:10:17 本課程為AI全棧成長計(jì)劃第三階段課程：AI應(yīng)用篇。您將學(xué)習(xí)到行業(yè)深度應(yīng)用的AI領(lǐng)域知識(shí)： OCR 與NLP的概念及其模型開發(fā)，同時(shí)您也可以選擇體驗(yàn)和學(xué)習(xí)當(dāng)下熱門的端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)。來自：百科![]()
云知識(shí) AI全棧成長計(jì)劃-AI基礎(chǔ)篇 AI全棧成長計(jì)劃-AI基礎(chǔ)篇 時(shí)間：2020-12-15 09:49:03 本課程為AI全棧成長計(jì)劃第一階段課程：AI基礎(chǔ)篇。本階段您將學(xué)習(xí)到：Python語言基礎(chǔ)，AI基礎(chǔ)概念，并由華為AI專家?guī)?0 代碼開發(fā)自己的第一個(gè)AI模型。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts使用系列文章-（1）初識(shí)ModelArts來自：專題![]()
s數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建，預(yù)置模型選擇，模型訓(xùn)練、部署并最終建立在線預(yù)測(cè)作業(yè)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 2.訓(xùn)練模型 3.部署模型 4.發(fā)起預(yù)測(cè)請(qǐng)求來自：百科![]()
本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科![]()
人工智能開發(fā)平臺(tái)：簡單易用，極大降低人工智能應(yīng)用門檻；高效便捷，圖形化一站式端到端作業(yè) 強(qiáng)大算力智能調(diào)度：華為自研人工智能芯片為智能預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)提供強(qiáng)大算力 內(nèi)置行業(yè)模型：自帶大量氣象預(yù)報(bào)模型，持續(xù)優(yōu)化、更快上手 智能短臨預(yù)報(bào)方案架構(gòu) 華為云提供一站式人工智能開發(fā)平臺(tái)，通過對(duì)歷史氣象數(shù)據(jù)的高效訓(xùn)練不斷優(yōu)化推理模型，助力短時(shí)間臨近預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn)來自：百科![]()
的落地更簡單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驅(qū)動(dòng)AI開發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，便可以直接適配多類通用場(chǎng)景，用戶僅需在此基礎(chǔ)上，基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天來自：百科![]()
的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點(diǎn)。 IoT設(shè)備中嵌入AI能力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級(jí)，已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道，那怎樣才能實(shí)現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設(shè)備里，讓它可以輕松運(yùn)行起來呢？成為了AI開發(fā)者遇到的棘手難題。來自：百科
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