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    深度学习模型压缩前景 内容精选 换一换
  • 深度学习

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    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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    。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

    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较高算力和能好的。

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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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  • 入门篇:人工智能开启新纪元

    实战派带你云上体验机器学习,不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括:人工智能发展历程及行业应用介绍,机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习的应用,及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节

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  • ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型

    ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练,俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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    优好的离线模型。离线模型生成器主要用来生成可以高效执行在昇腾AI处理器上的离线模型。 离线模型生成器的工作原理如上图所示,在接收到原始模型后,对卷积神经网络模型进行模型解析、量化、编译和序列化四个步骤: 1、解析 在解析过程中,离线模型生成器支持不同框架下的原始网络模型解析,提炼

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  • 货物遗撒识别

    得到及时处理。 商品介绍 算法针对物流中心货物遗撒进行检测,判断分拣循环线周边地上是否出现遗撒包裹。采用深度学习技术,基于开源yolo算法进行深度定制,货物是否被遗撒的算法模型,将模型通过转换后,移植到SDC。 售后服务范围 服务时间:7*12小时 服务内容:1.提供软件的安装、调试和对操作员进行培训。2

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  • 北京大学讲座 | 大模型时代的软件研发:技术、范式与工具

    北大第一次在AI大模型上进行产教融合,更是双方对于推动大模型研发与应用,培养相关技术人才重要行动。 北京大学软件和微电子学院一直致力于培养高水平的软件人才。通过与华为的合作,能够为学生提供更多的实践机会和学习资源,更好帮助学生了解大模型技术的最新进展和应用前景。同时,学校也希望通

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    华为云计算 云知识 逻辑模型和物理模型的对比 逻辑模型和物理模型的对比 时间:2021-06-02 14:37:26 数据库 逻辑模型与物理模型的对比如下: 名称定义:逻辑模型取名按照业务规则和现实世界对象的命名规范来取名;物理模型需要考虑到数据库产品限制,比如不能出现非法字符,不能使用数据库关键词,不能超长等约束;

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    T数据分析服务与资产模型深度整合,以DigitalTwins资产模型为中心驱动数据分析,开发者可以直接使用统一的物联网模型数据,大大提升数据分析的效率。通过构建物与物,物与空间,物与人等复杂关系,将物联网数据置于模型的“上下文”中去理解;通过“IoT+资产模型”,在数字世界中构建

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