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Core提供了充足的數(shù)據(jù)源,從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡計算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 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,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。來自:百科
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來自:百科了解AUTOSAR的產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)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
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部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科
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。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使來自:百科
內容審核 ( Content Moderation )基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型,實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內容的智能檢測檢測,可自動進行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內容的檢測,幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險,大幅降低人工審核成本。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息量猛增,大量色情、來自:百科
而且,華為云的 語音交互 服務SIS在音視頻領域的識別率業(yè)界領先,目前SIS采用最新一代語音識別技術,基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡)技術,大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升。同時,它把語言模型、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡,在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,識別速度業(yè)內領先。另外,華為云語音交來自:百科
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(jīng)網(wǎng)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
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