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深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開發(fā)平臺(tái)，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的AI開發(fā)平臺(tái)，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及常見深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)和基本原理。
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡介：1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1.3 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.1 多分類與 TensorFlow 5、得出每次訓(xùn)練的準(zhǔn)確率（通過真實(shí)值和預(yù)測值進(jìn)行位置比較，每個(gè)樣本都比較） 2.2 梯度下降算法改進(jìn) 2.3.4 其它正則化方法
開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型 創(chuàng)建和訓(xùn)練模型 使用如下命令創(chuàng)建并訓(xùn)練模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape
已完成綁定 【論文筆記】語音情感識(shí)別之手工特征深度學(xué)習(xí)方法 本文章主體基于PilgrimHui的論文筆記：《語音情感識(shí)別（三）手工特征+CRNN》，在原來基礎(chǔ)上，補(bǔ)充了數(shù)據(jù)處理部分以及論文方法的一些細(xì)節(jié)，歡迎語音情感分析領(lǐng)域的同學(xué)一起討論。 1.
自編碼器：通過編碼和解碼過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的隱含表示，應(yīng)用于圖像去噪、特征提取和數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域。 這些模型在深度學(xué)習(xí)和生成模型領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，每種模型都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和適用場景。
4.3.4 集束搜索（Beam Search） 4.3.5 BLEU-機(jī)器翻譯的自動(dòng)評(píng)估方法 5.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN) 高級(jí)主題 5.2 自動(dòng)編碼器 在職高新課-深度學(xué)習(xí) 要求 目標(biāo) 課程安排 環(huán)境要求 1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1.3
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??一、拼命三郎李飛飛締造ImageNet 只有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們才能夠搜集到規(guī)模如此龐大的數(shù)據(jù)；也只有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，才能通過眾包的方式完成如此宏大的標(biāo)注工程；同樣，唯有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，深度學(xué)習(xí)這樣的突破性技術(shù)，才得以借助海量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。
教程總體簡介：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、4.2 詞嵌入與NLP、學(xué)習(xí)目標(biāo)、4.3 seq2seq與Attention機(jī)制、總結(jié)、每日作業(yè)、5.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、高級(jí)主題、5.2 自動(dòng)編碼器、在職高新課-深度學(xué)習(xí)、要求、目標(biāo)、課程安排、環(huán)境要求、1.1 深度學(xué)習(xí)介紹、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2.
12/21 00:00:00 將深度學(xué)習(xí)服務(wù)推理特性正式下線。
同時(shí)，華為云一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts已經(jīng)商用，ModelArts是深度學(xué)習(xí)服務(wù)新一代架構(gòu)版本支持更多的高級(jí)特性，不僅僅全部包含深度學(xué)習(xí)服務(wù)的功能，還支持?jǐn)?shù)據(jù)管理、AI市場等諸多新功能，能力比深度學(xué)習(xí)服務(wù)更加強(qiáng)大，請(qǐng)使用ModelArts相關(guān)能力代替深度學(xué)習(xí)服務(wù)。
-預(yù)測算法 -使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 AI工程師使用ModelArts -使用自定義算法構(gòu)建模型 使用ModelArts VS Code插件進(jìn)行模型開發(fā) 了解更多入門指引 精品教程助您快速上手體驗(yàn) 精品教程助您快速上手體驗(yàn) 人工智能概覽 學(xué)完本課程后，您將能夠了解人工智能的發(fā)展歷史以及相關(guān)概念
【課程大綱】 第1章 華為HiLens平臺(tái)和應(yīng)用場景 【課程時(shí)長】1小時(shí) 【報(bào)名人數(shù)】158人 開始學(xué)習(xí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用
隨著深度學(xué)習(xí)模型越來越大，所需數(shù)據(jù)量越來越多，所需的AI算力資源和訓(xùn)練時(shí)間越來越長，深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理性能將是重中之重。
多種深度學(xué)習(xí)框架：NVIDIA提供了多個(gè)常用的深度學(xué)習(xí)框架的容器鏡像，包括TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等，可以根據(jù)需求選擇使用。
管理全周期AI工作流，助力千行百業(yè)智能升級(jí) 購買 控制臺(tái) 文檔 資源與工具 資源與工具 開發(fā)服務(wù) 海量資源助力開發(fā)者與華為云共建應(yīng)用 開發(fā)工具 獲取海量開發(fā)者技術(shù)資源、工具 開發(fā)者計(jì)劃 使能開發(fā)者基于開放能力進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新 開發(fā)支持 專業(yè)高效的開發(fā)者在線技術(shù)支持服務(wù) 開發(fā)者學(xué)堂 云上學(xué)習(xí)
華為HiLens 華為HiLens 華為HiLens為端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)與運(yùn)行管理平臺(tái)，支持部署華為云ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練的模型，提供云上管理平臺(tái)、豐富的技能市場和開發(fā)者工具與插件，幫助用戶高效開發(fā)AI應(yīng)用，并將其部署到多種端側(cè)計(jì)算設(shè)備運(yùn)行和在線管理。 華為HiLens為端云協(xié)同
