深度学习工作站品牌_深度学习品牌-华为云

深度学习

华为云计算云知识深度学习深度学习时间：2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特

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深度学习概览

华为云计算云知识深度学习概览深度学习概览时间：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。目标学员

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大V讲堂——双向深度学习

大V讲堂——双向深度学习大V讲堂——双向深度学习时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。

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从MindSpore手写数字识别学习深度学习

从MindSpore手写数字识别学习深度学习从MindSpore手写数字识别学习深度学习时间：2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个

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AI技术领域课程--深度学习

类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。课程简介本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。课程目标通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。

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大V讲堂——能耗高效的深度学习

华为云计算云知识大V讲堂——能耗高效的深度学习大V讲堂——能耗高效的深度学习时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要

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基于深度学习算法的语音识别

华为云计算云知识基于深度学习算法的语音识别基于深度学习算法的语音识别时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。

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深度学习：IoT场景下的AI应用与开发

华为云计算云知识深度学习：IoT场景下的AI应用与开发深度学习：IoT场景下的AI应用与开发时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从物联网平台

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计算机视觉基础：深度学习和神经网络

、自动机器学习等领域。课程简介本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。课程目标通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。课程大纲第1章深度学习和神经网络

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完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 简单易用一键式获取各类图形工作站、超算应用和深度学习框架、计算集群，让您真正聚焦于核心业务一键式获取各类图形工作站、超算应用和深度学习框架、计算集群，让您真正聚焦于核心业务

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GPU加速云服务器的功能

列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等功能描述 HPC与AI 强大的单精度与双精度计算能力 P2v实例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU，单卡单精度能力15 TFLOPS，双精度能力7.5 TFLOPS，深度学习场景优化120

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GPU加速云服务器的应用场景

GA CS ）能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等应用场景人工智能 GPU包含上千个计算单元，在并行计算方面展示出强大的优势，P1、P2v实例针对深度学习特殊优化，可在短时间内完成海量计算；Pi1实例整型计算

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GPU加速云服务器的优势

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GPU服务器_华为云服务器GPU配置_云计算GPU服务器怎么搭建

/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景生态优秀完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL

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