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華為云計算 云知識 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并來自：百科大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(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、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。語音識別、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 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(jié)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(guān)內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 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)絡來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(wǎng)絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡自定義，自由劃分子網(wǎng)、設置網(wǎng)絡訪問策略；海量來自：百科![]()
支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架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，深度學習混合精度運算能力達到125 TFLOPS。來自：百科![]()
自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自：百科![]()
通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。來自：百科![]()
GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、語音識別等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
算能力，可以使用P1型云服務器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務器來自：百科![]()
可使用自動學習流程快速構(gòu)建AI應用；面向AI初學者，不需關(guān)注模型開發(fā)，使用預置算法構(gòu)建AI應用；面向AI工程師，提供多種開發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開發(fā)者編碼擴展，快速構(gòu)建模型及應用。 產(chǎn)品架構(gòu) ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺，能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應用的全流來自：百科![]()
本期動手體驗的AI開發(fā)平臺——華為云ModelArts，是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。通過此次實踐，讓大家學習和初步掌握線上AI開發(fā)基礎(chǔ)和全流程。來自：百科![]()
按照選手提交作品結(jié)果，判斷完成AI實踐。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：百科![]()
踐指導，完成“使用MXNet實現(xiàn)Caltech 圖像識別 應用”實踐。 實踐指導參考鏈接：https://github.com/huawei-clouds/modelarts-example/tree/master/Using%20MXNet%20to%20Train%20Caltech101來自：百科
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