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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：百科來自：百科
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的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。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![]()
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 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![]()
、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![]()
限帶寬）高速網(wǎng)絡進行深度的軟硬件全棧優(yōu)化，在資源池組網(wǎng)上保證大帶寬，滿足分布式訓練的海量參數(shù)同步要求。 在Kubernetes調(diào)度上，針對AI場景進行深度優(yōu)化，利用排隊、親和性、Gang Scheduling，對接AI分布式訓練框架，使能高效的AI分布式訓練，大幅度提升了計算效率。來自：百科![]()
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果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。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 教你如何降低直播延時？ 教你如何降低直播延時？ 時間：2022-08-26 16:05:19 【直播 CDN 出流包618活動】 一般情況下，RTMP推流 +FLV播放的正常延遲在2-3s左右，若您的直播出現(xiàn)延遲時間過長的現(xiàn)象，可參考以下方式進行性能優(yōu)化。 GOP設(shè)置來自：百科![]()
權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側(cè)導航欄中，選擇“訓練管理 > 訓練作業(yè)”，進入“訓練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓練作業(yè)”，進入“創(chuàng)建訓練作業(yè)”頁面，在該頁面填寫訓練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓練資源的規(guī)格。訓練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來自：專題![]()
遷移實施的關(guān)鍵指標: 業(yè)務中斷時間 下圖主要從離線遷移和在線遷移的對比上相對形象的做了遷移過程中，業(yè)務流程及業(yè)務停機時間的展示。 停機時間 = 最后一次數(shù)據(jù)增量同步時間 + 業(yè)務切換時間 業(yè)務切換：選在業(yè)務量最低時進行，最大幅度降低業(yè)務切換對用戶感受的影響 學習了解更多可前往查看云學院《云遷移基礎(chǔ)》課程。來自：百科![]()
作圍繞數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)工程、特征工程還有模型設(shè)計、開發(fā)、訓練等，偏研究和理論方向。但是一旦涉及到算法模型和AI應用的最終落地，推廣給大量用戶使用就會涉及到模型發(fā)布、上線等動作，為了完成這些流程，開發(fā)者通常需要去花時間和經(jīng)歷學習托管類知識，尤其是云原生時代下的docker 還有k8s等；來自：百科![]()
區(qū)分享自己的學習體會。學生和講師、學生之間都能深度互動，充分提升學習趣味性和積極性。 03 課后考試，即時了解學習效果 訓練營在課程結(jié)束后，會組織線上隨堂考試，檢測學生學習效果。學生可通過電腦、手機等多設(shè)備隨時隨地參加考試?？荚嚍橹悄芑喚?，自動閱卷判分，不僅能降低人工閱卷成本，來自：百科![]()
和統(tǒng)一認證服務等功能模塊，滿足企業(yè)在人工智能開發(fā)和部署過程中的各種需求。4. 支持多種計算資源和深度學習框架：AI Studio支持多種計算資源進行模型開發(fā)和訓練，同時支持多種深度學習框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標注平臺：AI St來自：專題![]()
，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過來自：百科![]()
域名備案需要多長時間 域名備案審核包括華為云初審時長和管局審核時長 1、華為云初審： 您提交系統(tǒng)信息后，華為云會在1-2個工作日內(nèi)為您初步審核，初審通過后整理備案信息和材料提交管局審核。 · 提交管局后，系統(tǒng)注冊的聯(lián)系方式將收到短信、郵件通知。 2、管局審核： 各地管局審核時間不同，一般來自：專題![]()
特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動學習 支持多種自動學習能力，來自：專題
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