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  • 深度學習使用RYZEN處理器 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 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習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習使用RYZEN處理器 相關內(nèi)容
  • 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。
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    原始圖像是黑白的,但在實際訓練中使用數(shù)據(jù)增強后的圖片能夠獲得更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同,此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征,不同
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  • 深度學習使用RYZEN處理器 更多內(nèi)容
  • 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(jīng)網(wǎng)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(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    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(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要
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    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內(nèi)容與應用。
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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(wǎng)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(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學習等領域。 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
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 時間:2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎的認知,掌握Python的基礎語法。 實驗目標與基本要求
    來自:百科
    華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python(高級) 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python(高級) 時間:2020-12-02 10:27:51 本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)
    來自:百科
    華為云計算 云知識 昇騰AI處理器及軟件?;A 昇騰AI處理器及軟件?;A 時間:2020-12-15 14:20:28 本課程主要介紹昇騰AI處理器及其配套軟件的基礎知識,以及如何搭建基于昇騰AI處理器的開發(fā)&運行環(huán)境的相關知識。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過理論
    來自:百科
    華為云計算 云知識 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 時間:2020-12-01 14:57:04 通過Mind Studio圖形化界面,體驗端到端的算子開發(fā)流程,包括算子工程創(chuàng)建,算子代碼實現(xiàn)、測試代碼實現(xiàn)以及測試。 實驗目標與基本要求 本實驗通過指導
    來自:百科
    華為云計算 云知識 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用(ACL) 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用(ACL) 時間:2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預處理/網(wǎng)絡模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應用開發(fā)過程,幫助您快速熟悉ACL這套計算加速庫。
    來自:百科
    部署 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python(高級) 中級 中級 基于深度學習算法的語音識別 使用MindSpore進行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用(ACL) 基于深度學習算法的語音識別
    來自:專題
    部署 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python(高級) 中級 中級 基于深度學習算法的語音識別 使用MindSpore進行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用(ACL) 基于深度學習算法的語音識別
    來自:專題
    智慧教學云平臺學生使用手冊-學習直播課 智慧教學云平臺學生使用手冊-學習直播課 時間:2021-03-09 18:40:27 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 鯤鵬 商品鏈接:智慧教學云平臺;服務商:北京中軟國際教育科技股份有限公司 本文介紹中軟國際智慧教學云平臺學生使用指南之學習直播課。
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    智慧教學云平臺學生使用手冊-云課堂學習 智慧教學云平臺學生使用手冊-云課堂學習 時間:2021-03-09 18:35:23 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 鯤鵬 商品鏈接:智慧教學云平臺;服務商:北京中軟國際教育科技股份有限公司 本文介紹中軟國際智慧教學云平臺學生使用指南之
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    主觀題的正確答案。教師會把每章使用到的附件資料整合到課程中,學生可以在學習以后選擇下載學習視頻中提到的附件資。 5、學習崗位課程 學生可以選擇平臺提供的階段性的學習課程,按照路徑的方式進行專項學習,平臺了六大崗位課程的學習。 6、個人中心 學生學習的全部課程在個人中心->我的課程
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    型文件,并可以在昇騰AI處理器上獨立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負責加載和卸載離線模型,并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列,完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進行統(tǒng)籌。流程編排器向開發(fā)者提供用于深度學習計算的開發(fā)平臺,包含計算資
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    張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下,通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡芯片做過訓練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時,希望盡量在不改變原始代碼的前提下,在昇騰AI處理器上能發(fā)揮最大性能。因此TBE提供了一套完整的
    來自:百科
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