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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：百科来自：百科
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短到3周。 标准物模型，并不是华为一家可以定义出的，需要华为多方合作共同定义标准物模型，华为目前已经实现了2.8亿+的设备接入，有3000+合作伙伴，有1000+标准物模型。 华为在IoT行业目前的成果有AI智能物联模型特设组使AIoT联盟携手AII共同推进AIoT产业的发展，双来自：百科![]()
的问题，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。 IoT设备中嵌入AI能力实现产品的智能升级，已经是AIoT行业发展的重要通道，那怎样才能实现AIoT = AI + IoT呢？如何将AI模型塞到小小的IoT设备里，让它可以轻松运行起来呢？成为了AI开发者遇到的棘手难题。来自：百科![]()
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合华为授权培训合作伙伴，举办2019华为中国区大学生ICT大赛。人工智能测试环节是本次大赛的加分赛，共设一项实践命题，参赛选手在华为线上AI开发平台Modelarts上完成数据准备、训练模型、部署模型，并且发布成模型服务预测截图给出预测结果。完成实验操作并发布预测结果的选手，将获得200分附加分。来自：百科![]()
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本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。来自：百科![]()
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