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海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习难在哪里 内容精选 换一换
  • 深度学习

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  • 深度学习概览

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  • 从MindSpore手写数字识别学习深度学习

    较为准确的预测结果,这一过程便依赖于华为自研的深度学习框架MindSpore。 MindSpore的“学习”过程 MindSpore当前已经部署ModelArts的开发环境和训练环境中,同时提供了阈值算法供开发者直接使用,它的学习过程如下图所示,简单总结一下: 1. 使用Min

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  • 大V讲堂——双向深度学习

    大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间:2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点,从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度,我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景,着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。

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  • 深度学习难在哪里 更多内容
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    AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--深度学习 时间:2020-12-15 15:23:12 深度学习是一种以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法。目前,图像、 语音识别 自然语言处理 、强化学习等许多技术领域中,深度学习获得了广泛的应用,并且某些问题上已经达到

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  • 基于深度学习算法的语音识别

    华为云计算 云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度学习)算法,结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练,让使用者了解语音识别基本的原理与实战的同时,更好的了解人工智能的相关内容与应用。

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  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题,我们的深度学习算法需要巨量的数据,同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力,现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识: 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。

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  • 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发

    华为云计算 云知识 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 时间:2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发,融合了物联网与AI两大技术方向,向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程;从 物联网平台

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  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    经验,国际顶级会议和期刊上发表超过50篇论文,谷歌引用数1700,擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战;深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习,使学员:

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  • 在哪里可以建站

    华为云计算 云知识 在哪里可以建站 在哪里可以建站 时间:2021-03-25 17:01:25 建站系统 定制建站 模板建站 云市场 严选商城 华为云 云速建站 1~15天快速做网站,赋予中小企业驾驭互联网+的力量 低成本,五站合一:PC+移动+小程序+微信公众号+APP 免费体验

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  • 云渲染_云渲染排名_云渲染平台

    身竞争力的重要因素;而传统自建数据中心使用过程中会遇到如下问题: ▪ 计算集群建设属于重资产,初期投资大、建设成本高、周期长,无法满足企业灵活的业务形态;业务闲暇时,资源浪费;业务繁忙时,资源不足 ▪ 维护工作繁重, 压力大,易出错 :维护方面企业往往投入很多人力、物力,而无法全力聚焦企业自身的业务

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  • GaussDB(DWS)的易扩展体现在哪里

    华为云计算 云知识 GaussDB (DWS)的易扩展体现在哪里 GaussDB(DWS)的易扩展体现在哪里 时间:2021-06-17 12:21:18 数据库 GaussDB(DWS)的产品优势之一,易扩展,体现在如下的方面: 按需扩展:Shared-Nothing开放架构,可

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  • GaussDB(DWS)的易使用体现在哪里

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  • 机器学习概览

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  • 自动学习

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    《EC-IoT物联网技术开发实战》 EC-IoT是将对实时性、安全性和可靠性有严格要求的应用部署靠近数据源头的网络边缘节点(如网关)上,让数据最短的时间内得到分析和处理,将私密性数据限制最小的网络范围内,并通过减少数据流转的次数降低数据失真的几率。数据在网络边缘进行聚合、存储和

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