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AI技术应用场景--视觉处理与识别
本课程包含了数字图像基本原理,以及使用传统方法和深度学习方法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。
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制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 推理部署最佳实践 使用自定义镜像创建AI应用 推理服务访问公网 推理服务端到端运维 查看更多 收起 ModelArts相关精选推荐 查看更多 收起
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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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