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、掌握机器学习的应用，及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节

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时得到机器翻译结果。 多语种翻译 目前支持中英互译，后续将提供更多语种间翻译能力。 机器翻译 NLPMT 机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速翻译能力，通过API调用即可实现源语言文本到目标语言文本的自动翻译 立即使用服务咨询 [

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份方式、安全管理措施、什么是性能管理；数据库的重要基本概念（实例、连接、会话、表空间、schema等），以及各数据库对象的使用方法。 立即学习 最新文章 什么是华为云关系型数据库 事务隔离级别有哪些 事务具有哪些特征 常见的约束类型有哪些 索引方式有哪些

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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效率和便捷性。 提高教学效率 RPA教学管理云平台的深度集成华为数字机器人方案，为高校师生提供了高效、便捷、灵活、动态的数字机器人理论学习与实验实训教学服务。通过该平台，教师可以上传课程资源，学生可以按顺序学习，并参与模拟考试。同时，教师还可以发布实训任务，学生提交实训结果后，教

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全类型覆盖：管理信息系统—数据库，线下文档数据—电子表格，机器设备数据—日志数据，园区智能系统—物联网数据，外部引入数据—互联网数据。 全场景服务：一站式服务，提升师生体验；领导驾驶舱，领导精准决策；学生成长大 数据管理 ，学生因材施教；数据共享、报表输出，提升部门效率。 透明化交付：全套在线可视化

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主要介绍数据库设计的方法基础及相关概念。 立即学习 最新文章 替换VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查询Volcan

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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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更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 数据库介绍 本课程主要介绍什么是数据库、数据库的发展历史及关系型数据库架构和主要应用场景。 立即学习 最新文章 “云上中台 • 重明”：让数据成为企业核心生产力 创建 DDS 只读节点，轻松应对业务高峰 【云小课】如何初步定位GaussDB(for

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华为云计算 云知识 模型转换及其常见问题 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

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云知识 机器翻译应用场景 机器翻译应用场景 时间：2020-09-16 10:48:41 机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速翻译能力，通过API调用即可实现源语言文本到目标语言文本的自动翻译 应用场景 翻译中心：采用机器翻译服务

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云知识 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 时间：2021-07-06 15:57:56 AI开发平台 在训练模型后，用户往往需要通过测试数据集来评估新模型的泛化能力。通过验证测试数据

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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，通

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本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章

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提供用于深度学习计算的开发平台，包含计算资源、运行框架以及相关配套工具等，让开发者可以便捷高效的编写在特定硬件设备上运行的人工智能应用程序，负责对模型的生成、加载和运算的调度。在L2层将神经网络的原始模型转化成最终可以执行在昇腾AI处理器上运行的离线模型后，离线模型执行器将离线模型传送给L1芯片使能层进行任务分配。

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