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 主流框架和编程实战 更多内容
  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数验证集,参数估计、最大似然估计贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别语音识别等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • HCIA-AI

    HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台

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  • 产品功能

    用方的数据查询搜索条件,避免因查询搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据模型实现样本联合预测。

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  • 支持五大业界主流标准和华为编程规范

    支持五大业界主流标准华为编程规范 支持五大业界主流标准华为编程规范,提升产品代码规范度 软件产品的质量问题往往导致产品产生不可接受的运营风险或过度成本,因此在源代码级别建立质量检测措施的标准是非常重要的,业界如ISO/IEC 5055标准、CERT编程规范等。 使用代码检查服务,可以对您的代码进行全面的质量检查。

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 产品概述

    、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化的区

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  • AI开发基本流程介绍

    训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法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。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、P

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  • 什么是ModelArts

    供多种开发环境,多种操作流程模式,方便开发者编码扩展,快速构建模型及应用。 产品形态 ModelArts的产品形态包含以下几种: ModelArts Standard:面向AI开发全流程,构建端到端的模型生产工具链,实现高效、易用的AI开发、训练推理。提供数据管理、模型开发与

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  • 设置主流和演示视频源

    localMainSrc1 int 32位整数 主流视频源1 localMainSrc2 int 32位整数 主流视频源2 localMainSrc3 int 32位整数 主流视频源3 localAuxSrc int 32位整数 本端演示视频源 返回值 表1 设置主流演示视频源返回值 参数 类型 取值范围

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 进阶实战

    进阶实战 构建流程 构建事件流 构建活动通知事件模板 构建活动反馈事件模板 构建看板 (可选)构建应用 效果展示 父主题: 构建圆桌应用

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  • 产品优势

    实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆解组合过程,采用有向无

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  • 高阶实战

    高阶实战 发布 WeLink We码应用 发布WeLink轻应用 发布微信小程序

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  • 进阶实战

    进阶实战 自定义配置企业门户流程 自定义配置web端企业门户 自定义配置app端企业门户 配置企业登录页 配置业务管理员 应用管理 父主题: 企业工作台 快速入门

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  • 进阶实战

    进阶实战 自定义配置企业门户流程 自定义配置web端企业门户 自定义配置app端企业门户 配置企业登录页 配置业务管理员 应用管理

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  • 进阶实战

    进阶实战 设备维修管理应用开发 告警监控大屏应用开发

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  • 产品特性

    与实践。 提供5000+免费习题50+在线精品课程资源。 提供MOOC课程、教学市场、习题库等多类前沿自学课程及习题,自由按需选择。 提供业界领先的DevOps软件工程实训教材,以及真实的企业级实战项目过程技能。 学习业界最前沿的DevOps敏捷等软件研发理念。 沙箱实验

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  • 编程实例

    本实例实现如下功能:创建一个用于Trace测试的任务。设置事件掩码。启动trace。停止trace。格式化输出trace数据。前提条件:在menuconfig菜单中完成Trace模块的配置。代码实现如下:编译运行得到的结果为:两段数据分别为任务信息和事件信息。任务信息:任务id, 任务优先级, 任务名称。事件信息:发生时间、事件类型、在哪

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  • 编程实例

    本实例实现了在Huawei LiteOS上运行C++的代码。编写C++代码。在运行C++代码之前,先在app_init函数里以NO_SCATTER参数调用LOS_CppSystemInit初始化C++构造函数。在LOS_CppSystemInit之后调用编写好的C++代码。前提条件:通过make menuconfig使能C++支持。C++

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