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本课程包含了数字图像基本原理，以及使用传统方法和深度学习方法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。来自：百科![]()
列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等 功能描述 HPC与AI 强大的单精度与双精度计算能力 P2v实例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU，单卡单精度能力15 TFLOPS，双精度能力7.5 TFLOPS，深度学习场景优化120来自：百科![]()
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通过本课程的学习，使学员： 1、熟练使用华为云ModelArts一站式 AI开发平台 ； 2、系统、完整地了解多项AI领域的基础知识； 3、学习多项AI领域的经典算法； 4、掌握一定的模型调优能力，能自己动手优化模型； 课程大纲 第1章 图像分类 第2章 物体检测 第3章 图像分割 第4章来自：百科![]()
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本课程将会讲解Python在数据分析、AI和图像处理等领域常用的工具包。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度学习框架ke来自：百科![]()
场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。 GPU加速云服务器（GPU Accelerated Cloud Server, GA CS ）能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE来自：专题
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