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- 深度學(xué)習(xí)圖像分割比賽 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 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(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)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，并且在某些問來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 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(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)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。來自：百科![]()
華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)間：2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
練營(yíng)開發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類。 【賽事簡(jiǎn)介】 為深入貫徹落實(shí)省委省政府關(guān)于加快推進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換重大工程戰(zhàn)略部署，進(jìn)一步支持來自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)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(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割 第4章來自：百科![]()
ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲??？ 使用自動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線，無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型，會(huì)存儲(chǔ)至用戶指定的 OBS 路徑中，供用戶下載。 是否支持圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練？ 支持。您可以使用以下三種方式實(shí)現(xiàn)圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練。 您可以在AI來自：專題![]()
本次大賽分為兩個(gè)階段，學(xué)習(xí)課程階段及長(zhǎng)期刷榜階段。 學(xué)習(xí)課程 報(bào)名比賽后，參賽選手點(diǎn)擊頁(yè)面左側(cè) “學(xué)習(xí)資料” 頁(yè)，進(jìn)入課程。找到頁(yè)面【課堂】并點(diǎn)擊，即可開啟你的學(xué)習(xí)之旅。 本次課程由華為AI高級(jí)工程師，華為云AI開發(fā)者課程設(shè)計(jì)總監(jiān)、導(dǎo)師，白衣為大家講解AI入門課程【圖像分類】。課程分為來自：百科![]()
公布晉級(jí)結(jié)果，TOP15的隊(duì)伍晉級(jí)比賽。 （3）賽前賦能培訓(xùn)及比賽用車發(fā)放（2019.8.5）：前往上海交大閔行校區(qū)參加為期2天的賽前賦能培訓(xùn)，并領(lǐng)取比賽用車。若賽隊(duì)不參加現(xiàn)場(chǎng)賦能培訓(xùn)可后續(xù)查閱平臺(tái)上賦能視頻，并提供地址，以便比賽主辦方郵寄比賽用車。 （4）決賽現(xiàn)場(chǎng)及頒獎(jiǎng)：（2019來自：百科![]()
Content Processing）服務(wù)，基于對(duì)視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準(zhǔn)確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面來自：百科![]()
動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含兩階段檢測(cè)子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測(cè)子: YOLO, SSD；成功的檢測(cè)子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
I主題賽。在本次比賽中，華為云AI大神將教你從0到1通關(guān)圖像識(shí)別！！幫你實(shí)現(xiàn)當(dāng)下熱門的垃圾分類自動(dòng)駕駛技術(shù)。 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的問答賽。選手只需在“答題通道”中完成十道題，且得到80分即可獲得抽獎(jiǎng)資格?？芍貜?fù)答題，直到分?jǐn)?shù)達(dá)到80分。我們將學(xué)習(xí)資料放在“ 賽題知識(shí)”內(nèi)，選手可以自行學(xué)習(xí)。來自：百科![]()
并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)特技術(shù)構(gòu)筑的視覺基礎(chǔ)模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場(chǎng)景數(shù)據(jù)對(duì)模型微調(diào)即可實(shí)現(xiàn)特定場(chǎng)景任務(wù)。 了解詳情 盤古多模態(tài)大模型 融合語(yǔ)言和視覺跨模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來自：專題![]()
計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子信息、軟件工程等相關(guān)專業(yè)（非必要條件）的全日制?？啤⒈究?、研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知，物體檢測(cè)方面了解基本知識(shí)，熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會(huì)也會(huì)提供完整的海選賽來自：百科
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