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人工智能学习入门
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使用MindSpore开发训练模型识别手写数字
使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间:2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求
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ModelArts有什么优势
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。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。
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ModelArts Pro有什么优势
高效的行业算法 多行业:积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度:大部分模型的准确率高于90%。 少数据:训练所需的数据量更少。 智能标注:提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts基础平台,深度软硬件协同。 资源秒级调度,按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部
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大V讲堂——预训练语言模型
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网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品
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时习知助力基础软件暑期高校实践训练营赋能高校学生
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实战篇:不用写代码也可以自建AI模型
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模型训练与平台部署(Mindspore-TF)
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GPU加速云服务器的优势
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