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  • 深度學(xué)習(xí)圖模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識。 3. 只有存在外
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    華為云計(jì)算 云知識 模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 時(shí)間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者
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  • 深度學(xué)習(xí)圖模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 一是缺乏AI基礎(chǔ)知識,做AI開發(fā)涉及到Python編程知識、Linux知識,視覺方面要學(xué)像處理等,同時(shí)還要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。 二是學(xué)習(xí)不系統(tǒng),很多書籍只介紹了AI發(fā)展的基礎(chǔ)框架,缺乏專業(yè)的學(xué)習(xí)路徑、技術(shù)講解及具體場景的應(yīng)用。 三是沒有專家講師帶領(lǐng)指導(dǎo),找不到人進(jìn)行交流。尤其是非計(jì)
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    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(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免
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  • 深度學(xué)習(xí)圖模型 更多內(nèi)容
  • 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(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [免
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    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(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [免
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    人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 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(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-
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    小助手都能提供精準(zhǔn)、專業(yè)的回答。此外,它還可以執(zhí)行一些特定的任務(wù),如代碼編寫、數(shù)據(jù)分析、像生成等,幫助學(xué)生和教師更好地開展學(xué)習(xí)和研究工作。通過華為云Astro低代碼平臺,高??梢钥焖匍_發(fā)出定制化的AI助手,提升教學(xué)和科研效率。 政企場景:重構(gòu)高效、智能的辦公模式 在政企領(lǐng)域,華
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    10:09:17 語音交互 包括以下子服務(wù): 定制 語音識別 (ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語音識別能力,并可自定義語言模型。 定制語音識別包含 一句話識別 、錄音文件識別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫(Real-time
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    15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識體系,機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測問題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺,利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測模型。以及中軟宅客學(xué)院在線平臺網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測評。
    來自:百科
    GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能
    來自:專題
    時(shí)間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,提供機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓(xùn)練,模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓(xùn)練(訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務(wù))。AI全流程開發(fā)
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    華為云計(jì)算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
    來自:百科
    離線模型加載流程如所示 首先,流程編排器作為應(yīng)用與軟件棧的交互入口,為推理任務(wù)的執(zhí)行流程提供了管理能力,將整個(gè)離線模型需要完成的流程劃分成各個(gè)執(zhí)行階段的引擎,并且調(diào)用模型管家的加載接口進(jìn)行設(shè)備端的流程初始化和離線模型加載。接著啟動(dòng)離線模型執(zhí)行器進(jìn)行離線模型加載,對離線模型的文件
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。
    來自:百科
    是一個(gè)算子。于我們而言,我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計(jì)算函數(shù)。 絕大多數(shù)情況下,由于昇騰AI軟件棧支持絕大多數(shù)算子,開發(fā)者不需要進(jìn)行自定義算子的開發(fā),只需提供深度學(xué)習(xí)模型文件,通過離線模型生成器(OMG)轉(zhuǎn)換就能夠得到離線模型文件,從而進(jìn)一步利用流程編排器(Matrix)
    來自:百科
    )同時(shí)執(zhí)行更多的策略,縮短模擬時(shí)間。而憑借競享實(shí)例的強(qiáng)勁性能(全系C類型)該引擎訓(xùn)練一天相當(dāng)于人類玩家打10萬年。 1 人工智能應(yīng)用架構(gòu) Learner:學(xué)習(xí)集群,一般是多個(gè)GPU顯卡組成訓(xùn)練集群 Actor:采用競享實(shí)例提供CPU,每個(gè)線程作為一個(gè)AI玩家,用于測試策略的執(zhí)行效果
    來自:專題
    管理效率。 核心功能: 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過使用大量實(shí)際場景片訓(xùn)練得到的模型,實(shí)現(xiàn)對電瓶車的檢測,具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測,更適合電梯內(nèi)的使用場景。標(biāo)
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    成到“華為云AI腦科學(xué)平臺”腦疾病輔助篩查專區(qū)。 二、組織單位 主辦:PRCV 2021 承辦:北京郵電大學(xué)、華為云、慧腦云、中國形學(xué)學(xué)會腦譜專業(yè)委員會、阿爾茨海默病防治協(xié)會影像學(xué)分會 三、參賽對象 大賽面向全社會開放,個(gè)人、高等院校、科研單位、企業(yè)等人員均可報(bào)名參賽。
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    開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后,必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力,但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過真正
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    資產(chǎn),提升企業(yè)應(yīng)用集成開發(fā)效率。 集成for AI:有集成場景化AI、集成AI調(diào)優(yōu)、集成定制模型3種形態(tài),通過快速集成文字像識別等智能API、組裝編排RAG檢索增強(qiáng)生成、靈活集成大模型,快速實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)應(yīng)用的智能化升級。 通過AI for集成和集成 for AI,可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用體驗(yàn)智
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