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华为云计算 云知识 模型转换及其常见问题 模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将来自：百科
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快速入门MindSpore可视化调试调优，优化模型效果。 实验目标与基本要求 1.掌握MindSpore可视化调试调优特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可视化调试调优的功能及用途 实验摘要 操作前提： 1.运行训练脚本，查看训练情况 2.使用MindSpore可视化调试调优组件对训练过程进行观察 3.来自：百科![]()
s数据集对预置的模型进行重训练，快速构建花卉图像分类应用。 实验目标与基本要求 使用户掌握如何使用ModelArts服务进行数据集创建，预置模型选择，模型训练、部署并最终建立在线预测作业。 实验摘要 操作前提：登录华为云 1.准备数据 2.训练模型 3.部署模型 4.发起预测请求来自：百科![]()
趣味课堂+课后作业，专家全程QQ群答疑指导 【加入训练营你需要完成】 本次训练营三步走： 1.点击左上角报名训练营； 2.听课； 3.完成26个作业。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将来自：百科![]()
间进行人工智能的开发和部署。2. 支持全场景数据的处理：AI Studio支持非结构化数据、结构化数据和时序数据的端到端AI化处理，包括数据集成、数据清洗、数据标注、模型训练、模型优化和模型部署等环节。3. 提供多种功能模块：AI Studio提供了数据管理平台、人工智能平台、数来自：专题![]()
华为云计算 云知识 CNCF的项目成熟度模型 CNCF的项目成熟度模型 时间：2021-06-30 18:22:10 CNCF的项目成熟度模型如下图所示： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
DigiX人工智能校园创新大赛华为AI开发平台实践 DigiX人工智能校园创新大赛华为AI开发平台实践 时间：2020-12-15 19:57:24 “DigiX人工智能校园创新大赛”是江苏省人工智能学会（JSAI）和华为终端云服务联合举办的面向高校学子的基于人工智能的高级别创新来自：百科![]()
帮助企业在各种场景中实现智能化，提高运营效率。通过API、SDK等工具，开发者可以轻松地将华为云EI集成到自己的应用程序中。此外，华为云还提供了一套完整的人工智能开发平台，包括模型训练、部署和管理等功能，使得企业和开发者能够快速地构建和优化自己的AI模型，以满足特定的业务需求。来自：百科![]()
通过全域感知服务，原来需要人工巡检的发现的问题，现在都可以用AI感知来替代，而且准确性还能提升。城市治理中的事项类别非常多，但很多事件的数据量很少，用常规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图来自：百科![]()
据标注，分布式训练，模型自动构建，模型部署等功能。 汽车行业解决方案 “中国制造2025”将节能与新能源汽车作为重点发展领域，明确了支持电动汽车产业发展，掌握汽车低碳化、信息化、智能化核心技术，推动汽车新一轮技术变革。华为云携手合作伙伴基于云计算、大数据、人工智能、物联网、5G等来自：百科![]()
•灵活的知识库管理，支持对知识的批量操作 •支持嵌入多轮对话技能，满足复杂的任务型对话场景 高效训练部署 •基于modelarts的底层算法能力，提供更快的模型训练、部署能力 •支持多算法模型效果验证，验证不同数据、参数、模型对问法效果的影响 •支持模型最优参数组合推荐，保证问答效果 华为云 面向未来的智能世界，数来自：百科![]()
的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式，能够进一步实现AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练，便可以直接适配多类通用场景，用户仅需在此基础上，基于极小的样本进行数据微调和部署。开发周期能够缩短到几天来自：百科![]()
verless全面商业化。 面向生成式AI浪潮，元戎通用Serverless将持续聚焦技术创新，突破大模型推理服务实例快速弹性、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效协同调度、超大规模分布式训练高可用性等关键技术，构筑大模型推理和训练的高性能、低成本、高可用性关键竞争力。来自：百科![]()
如果使用过程中超出了举办方提供的现金券额度，需要参赛团队自行负责，我方不再负责额外提供。 【鲲鹏训练营暨鲲鹏应用开发者比赛议程】 1、时间：5月11日-5月25日为训练营暨大赛报名时间； 2、6月1日-17日为训练营（两期）授课阶段，两期训练营课程内容一样，同一队伍不可重复参加； 3、6月18日-7月24日为大赛时间；来自：百科![]()
现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型，在行业应用场景变换时，容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度，介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程简介 本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。来自：百科![]()
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