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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測 第4章 AI進階篇階段總結直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training來自：百科![]()
課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領域的基礎知識； 3、學習多項AI領域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割來自：百科![]()
，所以在與很多圖像處理需求的客戶深度溝通后，其緊迫性與重要性不言而喻。如今國內(nèi)眾多圖像處理的公司越來越多，各種低價內(nèi)卷的情況經(jīng)常發(fā)生，而華為云 圖像識別 Image的出現(xiàn)，讓我看到了解決這個問題的可能性。 華為云圖像識別 Image 是一種基于深度學習技術的服務，能夠準確識別圖像中的來自：百科![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理來自：專題![]()
華為云計算 云知識 E系列超大內(nèi)存型 彈性云服務器 介紹 E系列超大內(nèi)存型彈性云服務器介紹 時間：2020-03-31 16:32:20 云服務器 超大內(nèi)存型彈性云服務器內(nèi)存要求高，數(shù)據(jù)量大并且數(shù)據(jù)訪問量大，同時要求快速的數(shù)據(jù)交換和處理以及低延遲的存儲資源。提供超大內(nèi)存，且有很高的計算、存儲、網(wǎng)絡能力。來自：百科![]()
ModelArts支持應用到圖像分類、物體檢測、視頻分析、語音識別、產(chǎn)品推薦、異常檢測等多種AI應用場景。 圖1 ModelArts架構 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)來自：百科![]()
方便事后查詢管理。 商品鏈接：排水口排水識別算法；倍特威視 華為好望商城 云市場商品 華為好望商城 排水口排水識別算法 基于深度學習的計算機智能視頻物體檢測算法，且通過規(guī)?；呐潘谂潘當?shù)據(jù)檢測訓練，賦予監(jiān)測系統(tǒng)智能檢測能力，準確判斷檢測場景內(nèi)的是否出現(xiàn)排水口排水情況，有效提升企業(yè)污水排放監(jiān)督管理。????來自：云商店![]()
的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標注類型。 智能標注：智能標注是指基于當前標注階段的標簽及圖片學習訓練，選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標注，快速完成剩余圖片的標注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標注功能。 團隊標注：ModelArts提供了團隊標注功能，可以由來自：專題![]()
動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程目標 通過本課程的學習，使學員：來自：百科![]()
是指基于當前標注階段的標簽及圖片學習訓練，選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標注，快速完成剩余圖片的標注操作。 一鍵智能標注，怎么用？ 在ModelArts管理控制臺，選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)集”。 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集類型需選擇“圖像分類”或“物體檢測”類型。 單擊數(shù)據(jù)集名稱，進入數(shù)據(jù)來自：百科
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