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EI Developer V2.0認證的人員 3、希望了解華為AI產品使用、管理和維護的人員 課程目標 完成該項目培訓后，您將能夠： 掌握神經網絡基礎理論 掌握圖像處理理論和應用 掌握語音處理理論和應用 掌握自然語言處理理論和應用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案 了解ModelArts概覽來自：百科
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險與釋放審核人力，提升效率。 產品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經網絡與海量訓練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)來自：百科
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調度過程為深度神經網絡計算過程中緊密有序的輸送了任務，保證了任務執(zhí)行的連續(xù)性和高效性。 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力來自：百科![]()
實驗指導用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務器 的圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具Mind Studio； 2.了解如何利用華為昇騰處理器加速神經網絡推理應用； 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.關鍵代碼補充 4.編譯并查看結果 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
實驗指導用戶完成基于華為昇騰彈性云服務器的目標檢測應用。 實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio； ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經網絡推理應用； 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運行并驗證 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud來自：百科![]()
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本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網絡； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云HCPN合作伙伴體系 華為云HCPN合作伙伴體系 時間：2020-12-15 09:15:36 華為云有哪些優(yōu)勢，支持哪些合作伙伴，華為云能給伙伴帶來什么？通過本課程學些，可以了解華云伙伴體系整體策略，如何更好與華為云展開業(yè)務。 課程簡介 本課程內容主要來自：百科![]()
實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio及其離線模型轉換功能； ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經網絡推理應用 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.編譯運行 5.運行Profiling 查看推理性能 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
2015 03:56:41 GMT\nAuthorization: OBS H4IPJX0TQTHTHEBQQCEC:mKUs/uIPb8BP0ZhvMd4wEy+EbiI=\n" 錯誤碼 請參考 錯誤碼說明。 最新文章 創(chuàng)建浮動IPNeutronCreateFloatingIp來自：百科![]()
檢測信息提取、數(shù)據(jù)解析、優(yōu)化檢測模型等，可以極大提升短臨天氣的預報準確度 人工智能開發(fā)平臺：簡單易用，極大降低人工智能應用門檻；高效便捷，圖形化一站式端到端作業(yè) 強大算力智能調度：華為自研人工智能芯片為智能預報業(yè)務提供強大算力 內置行業(yè)模型：自帶大量氣象預報模型，持續(xù)優(yōu)化、更快上手來自：百科![]()
、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經網絡，學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認證的人員來自：百科![]()
了解AUTOSAR的產業(yè)標準，了解MDC的總體硬件和軟件架構； 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺開發(fā)應用程序； 3.能夠在MDC上轉換使用已有人工神經網絡算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺的應用開發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上來自：百科![]()
I處理器上運行的的神經網絡算子。 課程大綱 第1章 TBE自定義算子開發(fā)與驗證實戰(zhàn) 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓來自：百科![]()
資源協(xié)調快-下 大型工程OA管理方案：組織全員內外協(xié)同，工程可控、資源協(xié)調快-上 相關推薦 神經網絡介紹 排序策略:深度網絡因子分解機-DeepFM 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經網絡 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務器使用Megatron來自：云商店![]()
ne，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發(fā)工具，用于開發(fā)能夠運行在NPU（Neural-networkProcessingUnit：神經網絡處理器）上的TBE算子，該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM（TensorVirtualMachine）基礎上擴展的，提供了一套Pytho來自：百科![]()
中： G系列：圖形加速型彈性云服務器，適合于3D動畫渲染、CAD等。 P系列：計算加速型或推理加速型彈性云服務器，適合于深度學習、科學計算、CAE等。 GPU加速實例總覽 GPU加速型云服務器包括圖形加速型（G系列）和計算加速型（P系列）兩類。 圖像加速G系列 圖形加速增強型G6來自：百科![]()
專業(yè)數(shù)倉支持設計應用多維分析，快速響應 智能設備維護 預測性維護，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時間序列預測、神經網絡預測和回歸分析等預測推理方法，預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障，發(fā)生故障類型，可以提升服務運維效率，降低設備非計劃停機時間，節(jié)約現(xiàn)場服務人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設來自：百科
