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  • 深度学习模型如何应用到app 内容精选 换一换
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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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    实战派带你云上体验机器学习,不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括:人工智能发展历程及行业应用介绍,机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习应用,及如何进行AI应用学习。 课程大纲 第1节
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    华为云计算 云知识 推送共享应用PushShareApps 推送共享应用PushShareApps 时间:2023-08-10 10:51:18 API网关 云服务器 云主机 云计算 弹性伸缩 功能介绍 推送应用tar文件至共享应用存储目录中,该功能仅在支持共享应用的云手机规格上可实现。
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    管理、部署等操作,ModelArts支持应用到图像分类、图像检测、视频分析、 语音识别 、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。 应用编排类 应用编排为用户提供应用上云的自动化能力,支持编排华为云主流云服务和第三方应用,实现在华为云上一键式应用创建及资源开通。 华为云云市场 精品汇聚
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    LiteOS轻量级AI推理框架LiteAI,从模型转换、优化及执行三个方面向开发者呈现如何在IoT设备上实现AI模型的推理全流程,并结合智能设备AI开发的案例,展示AI部署全过程。 l 针对IoT设备内存空间小的问题,LiteAI应用模型量化技术,将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点,实现75%模型压缩;实现
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    云知识 逻辑设计和逻辑模型 逻辑设计和逻辑模型 时间:2021-06-02 10:21:11 数据库 逻辑设计阶段是将概念模型转化为具体的数据模型的过程。 按照概念设计阶段建立的基本E-R图,按选定的目标数据模型(层次、网状、关系、面向对象),转换成相应的逻辑模型。 对于关系型数据库
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    09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习! 课程简介 本课程主要内容包括:深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解:构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节
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    AI开发平台 产品为用户提供一站式机器/深度学习解决方案。支持数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估、模型服务的全流程开发及部署支持,提供多样化建模方式,帮助用户快速创建和部署模型 AI开发平台产品为用户提供一站式机器/深度学习解决方案。支持数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估、模型服务的全流程开发
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    个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 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。
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    索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1 图像标签 示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄,还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻
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