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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4. 了解昇騰處理器基礎(chǔ)，了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理的基本知識(shí)。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.關(guān)鍵代碼補(bǔ)充 4.編譯并查看結(jié)果 溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面：https://lab來(lái)自：百科
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
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2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn)； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽(tīng)眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應(yīng)用的差異； 2、了解邊云協(xié)同推理和訓(xùn)練模式對(duì)當(dāng)前邊緣 AI“云上訓(xùn)練，端邊推來(lái)自：百科周期篩選查看明細(xì)賬單。 訓(xùn)練作業(yè)如何收費(fèi)？ ModelArts的訓(xùn)練作業(yè)是按需計(jì)費(fèi)，根據(jù)您選擇的資源池類型不同，價(jià)格不同。訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行一次，根據(jù)此次運(yùn)行時(shí)耗費(fèi)的資源進(jìn)行計(jì)費(fèi)。當(dāng)訓(xùn)練作業(yè)處于結(jié)束狀態(tài)，如“運(yùn)行成功”或“運(yùn)行失敗”狀態(tài)，將停止計(jì)費(fèi)。運(yùn)行中的訓(xùn)練作業(yè)，則處于計(jì)費(fèi)中。 部署后的AI應(yīng)用是如何收費(fèi)的？來(lái)自：專題
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云知識(shí) 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽 時(shí)間：2020-12-09 11:03:10 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級(jí)Java編程規(guī)范的要求，更好完成學(xué)生向開發(fā)者，初級(jí)開發(fā)者向高級(jí)開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡(jiǎn)介】 華為云求職訓(xùn)練營(yíng)·J來(lái)自：百科![]()
如果使用過(guò)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(yíng)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(yíng)暨大賽報(bào)名時(shí)間； 2、6月1日-17日為訓(xùn)練營(yíng)（兩期）授課階段，兩期訓(xùn)練營(yíng)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(lái)自：百科![]()
放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)： 1. 多模態(tài)審核：支持同時(shí)對(duì)視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準(zhǔn)確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型識(shí)別準(zhǔn)確率高； 3. 識(shí)別速度快：實(shí)時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行審核，快速識(shí)別視頻違規(guī)項(xiàng)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來(lái)自：百科![]()
中級(jí) 中級(jí) 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 HCIA-AI來(lái)自：專題![]()
AI開發(fā)的基本概念 時(shí)間：2020-09-09 15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)來(lái)自：百科![]()
還有機(jī)會(huì)獲得 華為云職業(yè)認(rèn)證 證書 訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認(rèn)證，通過(guò)后即頒發(fā)證書 三、訓(xùn)練營(yíng)參與流程 報(bào)名學(xué)習(xí)課程——觀看開班直播——進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)賽——論壇發(fā)帖互動(dòng) 四、豐富的訓(xùn)練營(yíng)獎(jiǎng)品，等你拿！來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 算力已成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新生產(chǎn)力，多業(yè)務(wù)場(chǎng)景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，帶來(lái)多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件來(lái)自：百科![]()
實(shí)施信息技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略。江蘇鯤鵬生態(tài)創(chuàng)新中心現(xiàn)計(jì)劃于江蘇南京舉辦首屆“揚(yáng)子江畔 智耀金陵”江蘇鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽。此次活動(dòng)以訓(xùn)練營(yíng)為活動(dòng)載體，組織鯤鵬賦能培訓(xùn)，并輔以大賽為成果檢驗(yàn)，訓(xùn)賽結(jié)合，以訓(xùn)促賽，面向ICT行業(yè)從業(yè)人員及高校學(xué)者，著力培養(yǎng)鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需基于鯤鵬生來(lái)自：百科![]()
度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)，使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征，忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息，并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)內(nèi)部AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，對(duì)攝像機(jī)來(lái)自：云商店![]()
高管理效率。 核心功能： 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車的檢測(cè)，具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè)，更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。來(lái)自：云商店![]()
ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問(wèn)公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖探索 DLI跨源連接來(lái)自：專題![]()
且準(zhǔn)確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷來(lái)自：百科![]()
。其通過(guò)分析提取用戶人臉圖像數(shù)字特征產(chǎn)生樣本特征序列，并將該樣本特征序列與已存儲(chǔ)的模板特征序列進(jìn)行比對(duì)，用以識(shí)別用戶身份。 2.3 語(yǔ)音識(shí)別 通過(guò)各種技術(shù)，把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的過(guò)程。主要包括特征提取技術(shù)、模式匹配準(zhǔn)則及模型訓(xùn)練技術(shù)三個(gè)方面。 2.4 TTS 播報(bào) 通來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開發(fā)者大賽 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-29 17:06:34 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)要】 為深入貫徹以大數(shù)據(jù)智能化為引領(lǐng)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，落實(shí)《重慶市促進(jìn)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展行動(dòng)方案》，來(lái)自：百科![]()
云上一站式自助服務(wù)平臺(tái)，簡(jiǎn)單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配，語(yǔ)言泛化能力強(qiáng)來(lái)自：專題![]()
礦山工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 礦山AI大模型覆蓋煤礦采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等主業(yè)務(wù)場(chǎng)景，識(shí)別精度提升20%以上、訓(xùn)練時(shí)間短、樣本需求少 礦山AI大模型覆蓋煤礦采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等主業(yè)務(wù)場(chǎng)景，識(shí)別精度提升20%以上、訓(xùn)練時(shí)間短、樣本需求少 電力 電力用采大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)鏈路實(shí)時(shí)性提升至10分鐘，支撐實(shí)時(shí)線損分析、有序用電、負(fù)荷預(yù)測(cè)等來(lái)自：專題
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