阿里云AI训练总结

简介:

1,参与了阿里云AI训练营,让我的眼界更加开阔,更提升了交际能力,与五湖四海的朋友们在一起学习,不分年龄,不论技术,我们只需要学好自己,在能力之余还能够帮助一下其他人,
2,虽然只是例子一个小小的智能相册的图片分类,却让我对AI有了更深一步的见解感受到了人工智能的强大,更何况里面又有几个更好更强大的例子
3,如果说有什么建议的话,我建议把视频里面的PPT放到课堂资源里面

目录
相关文章
|
30天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
本文以一个经典的PyTorch手写数字识别代码示例为引子,深入剖析了简洁代码背后隐藏的深度神经网络(DNN)训练全过程。
449 56
|
1月前
|
存储 人工智能 编解码
阿里云GPU云服务器深度评测:算力怪兽如何重塑AI与图形处理的未来?
在AI与高性能计算需求激增的今天,传统CPU已难满足“暴力计算”需求。阿里云GPU云服务器依托NVIDIA顶级显卡算力,结合专为GPU优化的神行工具包(DeepGPU),为深度学习、科学计算、图形渲染等领域提供高效、弹性的算力支持。本文全面解析其产品优势、工具链及六大真实应用场景,助你掌握AI时代的算力利器。
阿里云GPU云服务器深度评测:算力怪兽如何重塑AI与图形处理的未来?
|
1月前
|
存储 弹性计算 运维
AI 时代下阿里云基础设施的稳定性架构揭秘
十五年磨一剑,稳定性为何是今天的“命门”?
|
30天前
|
存储 人工智能 安全
【阿里云基础设施 AI Tech Day】 AI Infra 建设方案及最佳实践沙龙圆
聚焦 AI Infra 建设方案及最佳实践,「智驱未来,云网随行:AI Infra 建设方案及最佳实践」沙龙阿里云基础设施 AI Tech Day 北京站于 8 月 8 日下午在北京全球创新社区顺利举办,活动现场吸引了来自月之暗面、字节、小米、爱奇艺、360、雪球、猿辅导、奥迪等 16 家相关 AI 领域领先企业或有AI建设诉求企业的 32 名业务/技术骨干参与。本次技术沙龙旨在聚焦企业建设高效、高可用的 AI Infra,深入解析 AI 驱动的原子能力与场景化架构设计,分享从基础网络建设、算力池化、存储调度,以及 VPC RDMA 性能优化、Agent 智能体出海等场景的全链路方案,助力企业
146 1
|
1月前
|
人工智能 弹性计算 监控
【云故事探索】NO.16:阿里云弹性计算加速精准学 AI 教育普惠落地
智能精准学联合阿里云,打造全球首个K12教育超级智能体“寒雪老师”,依托弹性计算实现AI一对一教育普惠愿景。面对实时交互与流量潮汐挑战,借助阿里云算力实现低延迟、高并发服务,保障千万学子流畅学习体验。
|
1月前
|
存储 人工智能 分布式计算
数据不用搬,AI直接炼!阿里云AnalyticDB AI数据湖仓一站式融合AI+BI
阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(以下简称ADB)诞生于高性能实时数仓时代,实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年,为拥抱大数据的浪潮,ADB从传统数仓拓展到数据湖仓,支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式,为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力,从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和BI分析,奠定了坚实的湖仓一体基础。
|
1月前
|
存储 人工智能 分布式计算
从数据工程师到AI工程师,我的阿里云ODPS应用实践
阿里云DataWorks提供完善的智能计算与多模态数据处理能力,通过Object Table与MaxFrame实现非结构化数据高效治理,结合OSS与AI模型,助力电商、媒体等行业实现数据驱动的智能化升级。
|
人工智能 缓存 NoSQL
【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
GPT为定制AI应用工程师转型第一周学习计划
本计划帮助开发者快速入门AI领域,首周涵盖AI基础理论、Python编程及PyTorch实战。前两天学习机器学习、深度学习与Transformer核心概念,掌握LLM工作原理。第三至四天快速掌握Python语法与Jupyter使用,完成基础编程任务。第五至七天学习PyTorch,动手训练MNIST手写识别模型,理解Tensor操作与神经网络构建。
124 0

热门文章

最新文章