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大V讲堂——人工智能的能与不能
I应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法:人工智能的能与不能 第2章 算力:从CPU,GPU到NPU
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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
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 什么是开放环境的自适应感知 第2章
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ModelArts有哪些功能
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。 云边端多场景部署 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。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“自动学习”训练模型,用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。
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