ModelArts 数据管理 是什么 ModelArts数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。不仅支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，可适用于各种AI项目，如计算机视觉、 自然语言处理 、音视频分析等；数据管理同时提供数据筛选、

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战案例，模型训练、测试、评估全流程覆盖，配合代码讲解和课后作业，帮助您掌握八大热门AI领域的模型开发能力。 课程简介 本课程主要内容包括图像分类、物体检测、图像分割、 人脸识别 、 OCR 、视频分析、自然语言处理和 语音识别 这八大热门AI领域的基础知识、经典数据集和经典算法的介绍，每章课

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AI基础课程--常用框架工具 AI基础课程--概览 AI基础课程--Python编程知识 AI基础课程--数学基础知识 AI基础课程--常用框架工具 技术领域 技术领域 AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络

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GPU内置硬件视频编解码引擎，能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、语音识别、自然语言处理等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2

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像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。 目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员 2、希望获得HCIP-AI EI Developer V2.0认证的人员 3、希望了解华为AI产品使用、管理和维护的人员 课程目标 掌握图像处理理

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10:15:15 视频监控 视频检测 人工智能 机器视觉 商品介绍 电瓶车起火事件时有发生，为保证楼宇公共安全，禁止电瓶车进入，该产品采用AI智能算法，利用卷积神经网络技术，通过深度学习实现电瓶车检测功能。 电梯内电瓶车检测商品介绍： 应用场景： 随着电瓶车越来越受欢迎，电瓶车起火事件也时

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某一项操作都可以认为是一个算子。于我们而言，我们所开发的算子是网络模型中涉及到的计算函数。在Caffe中，算子对应层中的计算逻辑，例如：卷积层（ConvolutionLayer）中的卷积算法，是一个算子；全连接层（Fully-connectedLayer，FClayer）中的权值求和过程，也是一个算子。

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能力。同时，该产品兼容底层X86/ARM，华为NPU/英伟达GPU等不同架构的服务器，并且兼容包括华为MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架。 Apulis AI Studio配套人工服务(H CS 版)的功能非常丰富。它包括数据管理平台、人工智能

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遏制风险与释放审核人力，提升效率。 产品优势： 1. 多模态审核：支持同时对视频字幕、声音与画面多维度智能核查； 2. 准确率高：采用深度卷积神经网络与海量训练数据，模型识别准确率高； 3. 识别速度快：实时对视频进行审核，快速识别视频违规项。 华为云 面向未来的智能世界，数字化

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可以全面了解模型对不同数据特征的适应性，使得模型调优可以做到有的放矢。 当前模型评估功能覆盖图像分类、物体检测和图像语义分割三大场景，快来看看如何使用模型评估功能吧~ 图像分类 图像分类评估指标说明 指标名称 子参数 说明 精度评估 图像类别分布 不同类别图片数量的统计值。 混淆矩阵

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时间：2021-08-24 17:49:10 云小课 AI开发平台 对于AI开发者而言，在开始模型训练前，都得提前准备大量的数据，完成数据标注后，才能用于AI模型构建。 一般情况下，模型构建对输入的训练数据都是有要求的，比如图像分类，一类标签的数据至少20条，否则您训练所得的模型无法

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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力：网络自定义，自由划分子网、设置网络访问策略；海量存储，

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ModelArts操作指导 为什么需要云上AI开发 06:30 为什么需要云上AI开发 为什么需要云上AI开发 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码 23:43 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-调试代码 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-运行训练作业 16:08

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ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。

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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 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 Co

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表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。 深度学习的典型模型：卷积神经网络模型、深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型。 深度学习的应用：计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域。 华为云 面向未来的智

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实验配置了AI1开发环境和典型样例指导书，供您选择感兴趣的案例完成应用开发。 初级 使用昇腾AI 弹性云服务器 实现图像分类应用 实验指导用户完成基于华为昇腾弹性云服务器的图像分类应用。 初级 通过鲲鹏开发套件实现Java代码迁移 本实验指导用户使用鲲鹏分析扫描工具识别java软件中的依

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实验配置了AI1开发环境和典型样例指导书，供您选择感兴趣的案例完成应用开发。 初级 使用昇腾AI弹性云服务器实现图像分类应用 实验指导用户完成基于华为昇腾弹性云服务器的图像分类应用。 初级 通过鲲鹏开发套件实现Java代码迁移 本实验指导用户使用鲲鹏分析扫描工具识别java软件中的依

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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、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。

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模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读，使学员能够结合教材+实践，迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。

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模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转

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