华为云计算 云知识 神经网络基础 神经网络基础 时间：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。神经网络是深度学习的重要基础，理解神经网络的基本原理、优化目标与实现方法是学习后面内容的关键，这也是本课程的重点所在。 目标学员

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云知识 大V讲堂——神经网络结构搜索 大V讲堂——神经网络结构搜索 时间：2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS)

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L2执行框架层是框架调用能力和离线模型生成能力的封装，包含了框架管理器以及流程编排器。 对于昇腾AI处理器，L2执行框架提供了神经网络的离线生成和执行能力，可以脱离深度学习框架（如Caffe、TensorFlow等）使得离线模型（Offline Model，OM）具有同样的能力（主要是推理能力）。框架管理器中包含了离线模型生成器（Offline

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本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。

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华为云计算 云知识 昇腾AI软件栈神经网络软件架构 昇腾AI软件栈神经网络软件架构 时间：2020-08-18 17:03:43 为完成一个神经网络应用的实现和执行，昇腾AI软件栈在深度学习框架到昇腾AI处理器之间架起了一座桥梁，为神经网络从原始模型，到中间计算图表征，再到独立执

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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。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的 语音识别 神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号 1

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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： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络 华为云 面向未来的智能

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华为云计算 云知识 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 时间：2020-12-09 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。

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CPU、GPU、Ascend 310 SSD_VGG Caffe 在线服务 GPU 暂不支持 EfficientDet Tensorflow 在线服务 GPU CPU、GPU YOLOv5 Pytorch 在线服务 GPU CPU、GPU BERT TensorFlow 在线服务 GPU CPU、GPU、Ascend

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有哪些；了解Pytorch的特点；了解TensorFlow的特点；区别TensorFlow 1.X与2.X版本；掌握TensorFlow 2的基本语法与常用模块；掌握MNIST手写体数字识别实验的流程。 课程大纲 1. 深度学习开发框架简介 2. TensorFlow2基础 3.

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华为云计算 云知识 AI引擎 AI引擎 时间：2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的开发环境、训练作业、模型推理（即模型管理和部署上线）支持的AI框架。主要包括业界主流的AI框架，TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib

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Python机器学习库Scikit-learn 第6章 Python图像处理库Scikit-image 第7章 TensorFlow简介 第8章 Keras简介 第9章 pytorch简介 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行

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Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时，TBE对算子也提供了封装调用能力。在TBE中有一个优化过的神经网络TBE标准算子库，开发者可以直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外，TBE也提供

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型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章

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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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华为云计算 云知识 张量加速引擎是什么？ 张量加速引擎是什么？ 时间：2020-08-19 09:27:09 神经网络构造中，算子组成了不同应用功能的网络结构。而张量加速引擎（Tensor Boost Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用

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时间：2020-08-19 10:07:38 框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前，框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型，并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时，框架管理器联合了流程编排器、运行管

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DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。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。

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Engine）提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力，通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU，即Neural-network Processing Unit，神经网络处理器。 在维基百科中，NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”，释义是这样的：

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算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据的处理（如图片过滤等），作为后续计算引擎的数据来源。

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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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