- 理解神经网络的基本组成部分，如张量、张量运算和梯度递减等，对构造复杂的神经网络至关重要。本章将构建首个神经网络的Hello world程序，并涵盖以下主题：安装PyTorch；实现第一个神经网络；划分神经网络的功能模块；介绍张量、变量、Autograd、梯度和优化器等基本构造模块；使用PyTorch加载数据。2.1 安装PyTorchPyTorch可以作为Python包使用，用户可以使用pi... 理解神经网络的基本组成部分，如张量、张量运算和梯度递减等，对构造复杂的神经网络至关重要。本章将构建首个神经网络的Hello world程序，并涵盖以下主题：安装PyTorch；实现第一个神经网络；划分神经网络的功能模块；介绍张量、变量、Autograd、梯度和优化器等基本构造模块；使用PyTorch加载数据。2.1 安装PyTorchPyTorch可以作为Python包使用，用户可以使用pi...
- 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。本演讲的目的是为你提供一份导航图：为你讲解一个「支持自动微分的张量库」的基本概念结构，并为你提供一些能帮你在代码库中寻路的工具和技巧。我预设你之前已经写过一... 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。本演讲的目的是为你提供一份导航图：为你讲解一个「支持自动微分的张量库」的基本概念结构，并为你提供一些能帮你在代码库中寻路的工具和技巧。我预设你之前已经写过一...
- 近些年，人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等，人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业，其前景是毋庸置疑的，未来绝对是一个万亿级市场。 近些年，人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等，人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业，其前景是毋庸置疑的，未来绝对是一个万亿级市场。
- 随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术多非结构化数据（如图片、音频、文本）的进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。 随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术多非结构化数据（如图片、音频、文本）的进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。
- 本文介绍了针对序列特征采用的处理方法之二：基于卷积神经网络方法，并分析了为何卷积神经网络擅长对于局部特征的提取。 本文介绍了针对序列特征采用的处理方法之二：基于卷积神经网络方法，并分析了为何卷积神经网络擅长对于局部特征的提取。
- 本文为OCR文字识别系列的第二篇。首先简单的介绍一下华为云文字识别服务，随后重点介绍产品的关键技术、关键能力，产品的优化之路，做产品需要注意到问题以及踩过的坑。其中很多点是整个人工智能或者以数据为驱动的产品都需要注意的。 本文为OCR文字识别系列的第二篇。首先简单的介绍一下华为云文字识别服务，随后重点介绍产品的关键技术、关键能力，产品的优化之路，做产品需要注意到问题以及踩过的坑。其中很多点是整个人工智能或者以数据为驱动的产品都需要注意的。
- 集成学习不是一种具体的算法，而是在机器学习中为了提升预测精度而采取的一种或多种策略。其原理是通过构建多个弱监督模型并使用一定策略得到一个更好更全面的强监督模型。 集成学习不是一种具体的算法，而是在机器学习中为了提升预测精度而采取的一种或多种策略。其原理是通过构建多个弱监督模型并使用一定策略得到一个更好更全面的强监督模型。
- 人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班 人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班
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- 本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地 Jupyter Notebook 的 MNIST 手写数据识别；二是基于华为云服务器的 CIFAR-10 图像分类，对开源框架 MindSpore 进行介绍。 本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地 Jupyter Notebook 的 MNIST 手写数据识别；二是基于华为云服务器的 CIFAR-10 图像分类，对开源框架 MindSpore 进行介绍。
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