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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)網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網平臺 搭來自：百科在L1芯片使能層中，以芯片的張量加速引擎為核心，支持離線模型的加速計算。張量加速引擎中包含了標準算子加速庫，這些算子經過優(yōu)化后具有良好性能。算子在執(zhí)行過程中與位于算子加速庫上層的運行管理器進行交互，同時運行管理器與L2執(zhí)行框架層進行通信，提供標準算子加速庫接口給L2執(zhí)行框架層調用，讓具體網絡模來自：百科
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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入雙向對偶系統(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![]()
BE算子來構建各種神經網絡模型。同時，TBE對算子也提供了封裝調用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經網絡TBE標準算子庫，開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經網絡計算。除此之外，TBE也提供了TBE算子的融合能力，為神經網絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景來自：百科![]()
類的水平。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、掌握神經網絡基礎理論。 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參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 時間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow來自：百科![]()
華為AI開發(fā)框架MindSpore 華為AI開發(fā)框架MindSpore 時間：2020-12-10 15:50:21 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述華為AI開發(fā)框架Mindspore。首先介紹Mindspore的結構以及設計 思路，接下來通過AI計算框架的問題與來自：百科![]()
進行描述，逐個解析每個算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當前算子的輸入數(shù)據(jù)來源，獲取上一層中與當前算子直接進行銜接的算子類型，通過TBE算子加速庫的接口進入算子庫中尋找來源算子的輸出數(shù)據(jù)描述，然后將來源算子的輸出數(shù)據(jù)信息返回給離線模型生成器，作為當前算子的具體輸入張量描述。因此來自：百科![]()
AI軟件棧不支持模型中的算子、開發(fā)者想修改現(xiàn)有算子中的計算邏輯、或者開發(fā)者想自己開發(fā)算子來提高計算性能，這時就需要進行自定義算子的開發(fā)了。 TBE算子開發(fā)流程 昇騰AI軟件棧提供了TBE算子開發(fā)框架，開發(fā)者可以基于此框架使用Python語言開發(fā)自定義算子。首先，我們來了解一下什么來自：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，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網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。來自：百科![]()
人工智能 培訓學習 昇騰計算 昇騰AI軟件棧提供了TBE算子開發(fā)框架，開發(fā)者可以基于此框架使用Python語言開發(fā)自定義算子。那么，我們來了解一下什么是TBE。 TBE的全稱為Tensor Boost Engine，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發(fā)工具，用于開發(fā)能夠運行在NPU（Neural-network來自：百科![]()
文檔導讀 文檔導讀 華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓:培訓內容 目標讀者 目標讀者 目標讀者 應用開發(fā)簡介:Spark簡介 應用開發(fā)簡介:Spark簡介 應用開發(fā)簡介:Spark簡介 應用開發(fā)簡介:Spark簡介 職業(yè)認證考試的學習方法 Spark應用開發(fā)簡介:Spark簡介 彈性伸縮概述:組件介紹來自：百科![]()
云知識 Gatsby 框架文檔手冊學習與基本介紹 Gatsby 框架文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-09 10:47:45 Gatsby 是一個基于 React 的免費、開源框架，可以幫助開發(fā)人員構建快速的網站和應用程序。 Gatsby文檔手冊學習與信息參考網址：https://www來自：百科![]()
支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 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，及端來自：百科![]()
但，物聯(lián)網AI 開發(fā)者的“痛”，你遇到過么？ 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后，必須得在設備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力，但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外，目前深度學習雖然可以來自：百科
