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使用Tensorflow训练神经网络
使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如Tensorflow、Caffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器
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使用昇腾弹性云服务器实现黑白图像上色应用(C++)
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。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。 4. 了解
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使用MindSpore开发训练模型识别手写数字
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神经网络基础
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 掌握神经网络基础理论。 课程大纲 第1章 深度学习预备知识 第2章 人工神经网络 第3章 深度前馈网络 第4章
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基于深度学习算法的语音识别
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大V讲堂——神经网络结构搜索
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