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- 訓練好的深度學習模型 內(nèi)容精選 換一換
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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科云知識 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(jié)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(guān)內(nèi)容與應用。來自：百科
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的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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(chǔ)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(luò)基礎(chǔ)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 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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)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(lǐng)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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄，保證代碼目錄大小不超過128MB，文件個數(shù)不超過4096個。 訓練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓練作業(yè)的“/cache”是安全的。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時，應當按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實體和屬性； 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系； 5. 補充實體的非健值屬性。來自：百科![]()
針對直播間觀眾提出的相關(guān)問題做了深度解答，讓我們一起來復習一下要點吧！ 著眼AI未來，踐行產(chǎn)教融合 2017年以來，國家頒布了一系列政策來推進人工智能專業(yè)人才的培養(yǎng)與發(fā)展。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能相關(guān)專業(yè)的建設(shè)及應用發(fā)展更是被提升到國家戰(zhàn)略的高度。隨著智能社會的到來，人工智能核心來自：云商店![]()
云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自：百科![]()
也可實現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對中間圖中的每一節(jié)點進行描述，逐個解析每個算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當前算子的輸入數(shù)據(jù)來源，獲取上一層中與當前算子直接進行銜接的算子類型，通過TBE算子加速庫的接口進入算子庫中尋找來源算子的輸出數(shù)據(jù)描述，然來自：百科![]()
華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科![]()
開發(fā)者入門實戰(zhàn)賽，適用于正在學習AI的初學者，目標是為AI開發(fā)者提供一個交流學習、實戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺。 賽事介紹 人間煙火氣，最撫凡人心，世界上最治愈的東西是美食。美食家蔡瀾說愛吃的人，享受食物的人，值得交往。同時，近年來，受益于算法、算力的提升和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，人工智能AI越來越成為學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界最熱門的話題之一。來自：百科![]()
交換信息的表示?！?7、應用層：應用層不僅提供應用過程所需的信息交換和遠程操作，還充當應用過程的用戶代理，完成信息交換所需的一些功能?！綩SI中的最高層。它為特定類型的網(wǎng)絡(luò)應用程序提供對osi環(huán)境的訪問。應用層決定進程間通信的性質(zhì)，以滿足用戶的需求?！?華為云 面向未來的智能世界來自：百科![]()
不一樣的，應用難以對接到設(shè)備，而在標準物模型下，每個設(shè)備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個帶攝像頭的燈，組合后的復雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿足復雜場景的需要，也能夠保持其標準模型與應用進行對接。來自：百科![]()
是華為的全棧AI平臺，支持AI的本地開發(fā)、遠程訓練，對訓練任務(wù)進行集中的資源池化管理，實現(xiàn)分布式并行訓練。通過ModelArts平臺，政企客戶可以更方便、快速的上手AI，早一步邁入“智能未來” ModelArts平臺具有高效率、易部署、更低CTO的特性。同時支持盤古大模型的運行，來自：百科
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