- 1.5.2 端云协同MindSpore依托华为“端—边—云”的业务场景，在隐私保护日渐重要的情况下，致力于支持全场景部署，并打通云到端全流程。MindSpore针对全场景提供一致的开发和部署能力，以及按需协同能力，让开发者能够实现AI应用在云、边缘和手机上快速部署，全场景互联互通，实现更好的资源利用和隐私保护，创造更加丰富的AI应用。学术界和工业界没有对端云协同做系统的概念定义，一般认为涉及... 1.5.2 端云协同MindSpore依托华为“端—边—云”的业务场景，在隐私保护日渐重要的情况下，致力于支持全场景部署，并打通云到端全流程。MindSpore针对全场景提供一致的开发和部署能力，以及按需协同能力，让开发者能够实现AI应用在云、边缘和手机上快速部署，全场景互联互通，实现更好的资源利用和隐私保护，创造更加丰富的AI应用。学术界和工业界没有对端云协同做系统的概念定义，一般认为涉及...
- MindSpore是华为公司推出的新一代深度学习框架，是源于全产业的最佳实践，最佳匹配昇腾处理器算力，支持终端、边缘、云全场景灵活部署，开创全新的AI编程范式，降低AI开发门槛。2018年华为全联接大会上提出了人工智能面临的十大挑战，其中提到训练时间少则数日多则数月，算力稀缺昂贵且消耗大，仍然面临没有“人工”就没有“智能”等问题。这是一项需要高级技能的、专家的工作，高技术门槛、高开发成本、长... MindSpore是华为公司推出的新一代深度学习框架，是源于全产业的最佳实践，最佳匹配昇腾处理器算力，支持终端、边缘、云全场景灵活部署，开创全新的AI编程范式，降低AI开发门槛。2018年华为全联接大会上提出了人工智能面临的十大挑战，其中提到训练时间少则数日多则数月，算力稀缺昂贵且消耗大，仍然面临没有“人工”就没有“智能”等问题。这是一项需要高级技能的、专家的工作，高技术门槛、高开发成本、长...
- 近年来掀起的深度学习革命已经深刻地改变了诸多应用领域，并将在越来越多的领域取得成功。其中最广为人知的领域包括自动语音识别、图像识别、自然语言理解及很多其他交叉领域（如医疗、生物、金融等）。下面将依次简单介绍这些深度学习的典型现实应用。1.3.1 自动语音识别自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是一项将语音转换成文本的技术。从早期的基于模板的方法到严... 近年来掀起的深度学习革命已经深刻地改变了诸多应用领域，并将在越来越多的领域取得成功。其中最广为人知的领域包括自动语音识别、图像识别、自然语言理解及很多其他交叉领域（如医疗、生物、金融等）。下面将依次简单介绍这些深度学习的典型现实应用。1.3.1 自动语音识别自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是一项将语音转换成文本的技术。从早期的基于模板的方法到严...
- 深度学习是使用多层结构从原始数据中自动学习并提取高层次特征的一类机器学习算法。通常，从原始数据中提取高层次、抽象的特征是非常困难的。深度学习将原始的数据表示成一个嵌套的特征层级，这样一来，每层特征均可以由更简单的特征来定义和计算。尤为重要的是，深度学习可以自动地学习如何最优地将不同的特征置于哪一层。也就是说，相比于传统机器学习算法需要提供人工定义的特征，深度学习可以自己学习如何提取特征。因此... 深度学习是使用多层结构从原始数据中自动学习并提取高层次特征的一类机器学习算法。通常，从原始数据中提取高层次、抽象的特征是非常困难的。深度学习将原始的数据表示成一个嵌套的特征层级，这样一来，每层特征均可以由更简单的特征来定义和计算。尤为重要的是，深度学习可以自动地学习如何最优地将不同的特征置于哪一层。也就是说，相比于传统机器学习算法需要提供人工定义的特征，深度学习可以自己学习如何提取特征。因此...
- 人工智能具有悠久的历史，可以追溯到20世纪50年代。早期人工智能的发展极其缓慢，其主要原因在于各领域对人工智能具有领域内独特的定义和理解，所研究的内容和方法也相对独立，缺乏技术和信息层面的交流和共享。在1956年夏季的达特茅斯人工智能研究会上，约翰·麦卡锡等人首次将不同领域中出现的“类人计算”“机器智能”等描述进行了统一，正式提出了“人工智能”这一术语，明确了人工智能的首要使命，即运用算法构... 人工智能具有悠久的历史，可以追溯到20世纪50年代。早期人工智能的发展极其缓慢，其主要原因在于各领域对人工智能具有领域内独特的定义和理解，所研究的内容和方法也相对独立，缺乏技术和信息层面的交流和共享。在1956年夏季的达特茅斯人工智能研究会上，约翰·麦卡锡等人首次将不同领域中出现的“类人计算”“机器智能”等描述进行了统一，正式提出了“人工智能”这一术语，明确了人工智能的首要使命，即运用算法构...
- [线上模型挑战] ICNet 模型迁移（TensorFlow GPU To Ascend 910）记录, ICNet 主要用于图像实时语义分割，能够兼顾速度和准确性。 ICNet的主要思想是将输入图像变换为不同的分辨率，然后用不同计算复杂度的子网络计算不同分辨率的输入，然后将结果合并。 [线上模型挑战] ICNet 模型迁移（TensorFlow GPU To Ascend 910）记录, ICNet 主要用于图像实时语义分割，能够兼顾速度和准确性。 ICNet的主要思想是将输入图像变换为不同的分辨率，然后用不同计算复杂度的子网络计算不同分辨率的输入，然后将结果合并。
- 前言YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于4M）。 NanoDet作者开源代码地址：https://github.com/RangiLyu/nano... 前言YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于4M）。 NanoDet作者开源代码地址：https://github.com/RangiLyu/nano...
- 本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像，在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1； 一、前期踩过的坑 二、安装成功的流程 【1】拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像 【2】镜像内创建容器,此处一定是nvidia-docker创... 本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像，在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1； 一、前期踩过的坑 二、安装成功的流程 【1】拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像 【2】镜像内创建容器,此处一定是nvidia-docker创...
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- 11月22日，哈尔滨工业大学（深圳）和华为技术有限公司合作的创新实验课程——《华为云ModelArts AI模型开发实战》圆满结课。该课程由华为技术有限公司高级工程师、现任华为云EI图像算法专家——杜奇主讲，哈工大（深圳）实验与创新实践教育中心提供场地和软硬件等支持，共计16学时。课程主要面向有一定计算机基础的本科生，选课通知一经发布，便引起同学们的极大热情，课程容量80人，在两天内即被选完... 11月22日，哈尔滨工业大学（深圳）和华为技术有限公司合作的创新实验课程——《华为云ModelArts AI模型开发实战》圆满结课。该课程由华为技术有限公司高级工程师、现任华为云EI图像算法专家——杜奇主讲，哈工大（深圳）实验与创新实践教育中心提供场地和软硬件等支持，共计16学时。课程主要面向有一定计算机基础的本科生，选课通知一经发布，便引起同学们的极大热情，课程容量80人，在两天内即被选完...
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