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- caffe深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)圖像分割 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- caffe深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)圖像分割 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科
- caffe深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)圖像分割 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 使用昇騰彈性云服務(wù)器實現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時間：2020-12-01 15:29:16 本實驗主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型彈性云來自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計算機(jī)視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場景。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 3、掌握目標(biāo)檢測技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。來自：百科![]()
？ 使用自動學(xué)習(xí)產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線，無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型，會存儲至用戶指定的 OBS 路徑中，供用戶下載。 是否支持圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練？ 支持。您可以使用以下三種方式實現(xiàn)圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練。 您可以在AI Galle來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(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。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 使來自：百科![]()
應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而實現(xiàn)具體的引擎功能。 L2執(zhí)行框架層 L2執(zhí)行框架層是框架調(diào)用能力和離線模型生成能力的封裝，包含了框架管理器以及流程編排器。 對于昇騰AI處理器，L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線生成和執(zhí)行能力，可以脫離深度學(xué)習(xí)框架（如Caffe、TensorFlow等）使得離線模型（Offline來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 時間：2020-12-01 15:59:46 實驗指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)ind Studio；來自：百科![]()
能計算能力和優(yōu)秀的性價比。P2vs型彈性云服務(wù)器支持GPU NVLink技術(shù)，實現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計算、計算流體動力學(xué)、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。來自：百科![]()
動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。來自：百科![]()
立洗選煤廠重介智能密控模型，實現(xiàn)重介分選工藝在密度控制方面的智能預(yù)測和精準(zhǔn)控制。 華為云AI大模型幫助文檔 ModelArts 面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺 AI Gallery AI知識與實訓(xùn)專區(qū)，優(yōu)質(zhì)AI資產(chǎn)聚集地 學(xué)習(xí)資源 更多實用工具、學(xué)習(xí)課程及精品內(nèi)容 查看更多 收起來自：專題![]()
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