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    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
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    支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、M
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    特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力,
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    面向服务进行全生命周期的考虑,除了技术层面的怎么样去产品的设计、开发出来部署,架构层面保持优美,更多的还需要去考虑商业层面的东西,需要考虑服务定位,考虑产品上线以后,运营层面应该做什么事情,应该做什么样的拉新的活动,怎么样促活,怎么样留存。整个团队都需要有商业思维和产品运营的思维
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    支持NVIDIA CUDA 并行计算,支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS,双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力,深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。
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    Test等多种灰度发布流程,提供一站式自动化的发布管理。应用服务网格基于无侵入的监控数据采集,提供实时流量拓扑、调用链等服务性能监控和运行诊断,构建全景的服务运行视图。 ASM的最大优势是相较于传统的微服务框架,如SpringCloud、Dubbo等,在于语言无关同时不需要修改代码,是业界公认的云原生技术所推动的第三代微服务技术。
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