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本實(shí)驗(yàn)通過使用經(jīng)典DenseNet模型完成圖像分類任務(wù),幫助理解CNN的基本結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練流程。來自:其他本實(shí)驗(yàn)通過使用經(jīng)典AlexNet模型完成圖像分類任務(wù),幫助理解CNN的基本結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練流程。來自:其他
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對(duì)AI和CNN模型感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 搭建深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境,構(gòu)建CNN圖像識(shí)別模型實(shí)現(xiàn)景區(qū)地標(biāo)精準(zhǔn)識(shí)別 掌握E CS 搭建深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境流程,掌握keras構(gòu)建CNN模型流程 了解深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí),體驗(yàn)AI識(shí)景帶來的便利性 華為云景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別實(shí)驗(yàn)流程 景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別介紹來自:其他華為云文字識(shí)別 OCR 服務(wù)融合深度學(xué)習(xí)及多種圖像處理技術(shù),提供豐富全面的文字識(shí)別服務(wù),具有精度高,穩(wěn)定性強(qiáng),適應(yīng)多種場(chǎng)景等特點(diǎn)。本次活動(dòng)采用直播教學(xué)+技術(shù)干貨形式,掃除OCR服務(wù)實(shí)際應(yīng)用的問題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。來自:其他深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語音識(shí)別 、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。來自:其他圖片壓縮和水印添加概述 圖片壓縮和水印添加的實(shí)現(xiàn)方式 利用 函數(shù)工作流 實(shí)現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實(shí)踐 函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡(jiǎn)介 了解圖片壓縮和水印添加的基本知識(shí) 掌握圖片壓縮和水印添加的實(shí)現(xiàn)方式 進(jìn)行函數(shù)工作流實(shí)現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實(shí)踐 了解函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡(jiǎn)來自:其他