AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习历程 内容精选 换一换
  • 深度学习

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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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    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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  • 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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    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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  • 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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  • Istio项目发展历程

    华为云计算 云知识 Istio项目发展历程 Istio项目发展历程 时间:2021-07-01 11:26:33 Istio在Google、IBM、RedHat等开源巨头成熟的项目运作与社区治理机制下快速发展,多个头部云厂商参与,已经商业Ready: Istio 作为第二代 Service

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  • 云计算的发展历程

    华为云计算 云知识 云计算的发展历程 云计算的发展历程 时间:2021-06-30 18:56:52 “云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。 云计算的发展历程按照时间顺序,可以列为下图的时间节点:

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    云数据库 GaussDB产品动态 云数据库 GaussDB 产品动态 GaussDB数据库 ,又称为云数据库GaussDB,华为自主创新研发的分布式关系型数据库,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特点,企业核心数据上云信赖之选。关于GaussDB数据库知多少呢? GaussDB数据库,

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    华为云计算 云知识 数据库技术的发展历程 数据库技术的发展历程 时间:2021-05-20 15:57:30 数据库 数据系统 数据管理 数据管理是指对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护,是数据处理的中心问题。数据管理在应用需求推动下,以软硬件的飞速发展为基础,发展为三个阶段:人工管理、文件系统、数据库系统。

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    华为云计算 云知识 企业核心业务应用架构和集成架构发展历程 企业核心业务应用架构和集成架构发展历程 时间:2021-04-21 20:11:58 容器云 镜像服务 镜像 企业核心业务演进我们将主要分成两部分:应用架构发展历程和集成架构发展历程。 应用架构的演进,将依次经历单体应用架构、垂

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  • 机器学习概览

    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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