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通过本课程的学习，使学员了解： 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法：人工智能的能与不能 第2章 算力：从CPU，GPU到NPU AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供来自：百科![]()
云知识 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测 时间：2021-01-05 11:41:15 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测基于网络人工智能(NAIE)训练平台的硬盘异常预测程序，通过机器学习构建硬盘故障预测模型，对数据中心典来自：百科![]()
华为云计算 云知识 逻辑模型和物理模型的对比 逻辑模型和物理模型的对比 时间：2021-06-02 14:37:26 数据库 逻辑模型与物理模型的对比如下： 名称定义：逻辑模型取名按照业务规则和现实世界对象的命名规范来取名；物理模型需要考虑到数据库产品限制，比如不能出现非法字符，不能使用数据库关键词，不能超长等约束；来自：百科![]()
/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL来自：专题![]()
AIOps长期发展的思路是小模型和大模型相结合的形态，相互取长补短。 小模型场景：故障感知和定位等确定性和量化的场景，这种场景使用传统的小模型，机器学习和统计算法更准确。可观测数据要做到应采尽采，配合多维度指标检测算法，能达到90%以上的准确性。 大模型场景：故障根因分析要梳理出上来自：百科![]()
开发者的“痛”，你遇到过么？ 很多AI开发者开发者在训练得到AI模型之后，必须得在设备上实现模型的推理才能获得相应的AI能力，但目前AI模型不能直接在设备上运行起来。这就意味着，开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正来自：百科![]()
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Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如图所示。开发者使用离线模型生成器来生成离线模型，以om为后缀的文件进行保存。随后，软件栈中的流程编排器调用框架管理器中模型管家，启动离线模型执行器，将离线模型加载到昇腾AI处理器上，最后再通过整个软件栈完成离线模型的执行。从来自：百科![]()
的开发，只需提供深度学习模型文件，通过离线模型生成器（OMG）转换就能够得到离线模型文件，从而进一步利用流程编排器（Matrix）生成具体的应用程序。既然如此，为什么还需要自定义算子呢？这是因为在模型转换过程中出现了算子不支持的情况，例如昇腾AI软件栈不支持模型中的算子、开发者想来自：百科
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