Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- 國內(nèi)cv深度學習競賽 內(nèi)容精選 換一換
-
- 國內(nèi)cv深度學習競賽 相關內(nèi)容
-
來自：百科大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對偶系統(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
- 國內(nèi)cv深度學習競賽 更多內(nèi)容
-
![]()
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![]()
加速高校人才識別與數(shù)字化建設 華為云Classroom競賽服務支撐大賽平臺舉辦數(shù)百場比賽，涵蓋軟件開發(fā)、IOT、無人車、大數(shù)據(jù)、人工智能、VR/AR等科技主流方向。競賽服務具備四大核心優(yōu)勢： 匯聚海量資源與廣泛生態(tài)基礎，提升您的競賽影響力 具備賽事配置定制化功能，全方位滿足各類辦賽訴求來自：百科![]()
按照選手提交作品結果，判斷完成AI實踐。 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、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。來自：百科![]()
及獎勵 5、大賽官方交流請至論壇。請掃描如下小助手二維碼，回復“競賽”進入相應交流群。大賽重要節(jié)點通知會在群內(nèi)第一時間告知，請務必加群。 八、其他 1、各參賽隊需承諾本競賽提供的數(shù)據(jù)集僅能用于本競賽，不用于除本競賽外的任何其他用途，并承諾數(shù)據(jù)用后即刻刪除，不可擴散，主辦方保留追究法律責任的權利。來自：百科![]()
Q：如何獲取參賽福利? A：參與比賽即可獲得免費的課程/學習路徑/沙箱實驗，獲取方式如下： （1）免費課程： https://edu.huaweicloud.com/courses（登錄華為云賬號進入華為云開發(fā)者學堂即可免費學習） （2）免費學習路徑： https://edu.huaweicloud來自：百科![]()
活性 行業(yè)數(shù)據(jù)分析 對行業(yè)結構化數(shù)據(jù)進行多維度分析，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)構建進行數(shù)理邏輯推算，輸出結果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢，更好實現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎模型 支持圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計等近10種微調(diào)任務，覆蓋大部分視覺感知場景。 萬物檢測來自：專題![]()
賽題為：“愛（AI）美食 – 通過小樣本學習進行美食識別”。隨著越來越多AI應用場景的涌現(xiàn)，在實際開發(fā)中，經(jīng)常會遇到訓練樣本數(shù)量不足的問題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學習技術，通過對大量已知分類的物體特征進行有效學習，然后根據(jù)小樣本學習技術，對少量新分類圖片進行有效特征提取，準確地識別出新的分類。來自：百科![]()
軍獎金20萬！參賽者更將免費獲取華為云微認證、課程學習和資源支持等。 更多詳情請點擊此處并了解 3月1日，“普朗克計劃”2022第八屆華為軟件精英挑戰(zhàn)賽正式啟動報名。大賽是華為公司面向全國乃至全球在校大學生舉辦的大型軟件編程競賽，從2015年至今已成功舉辦七屆，累計超10萬優(yōu)秀大來自：百科![]()
科研單位、創(chuàng)客團隊等均可報名參賽。 賽制說明 本次大賽分為兩個階段，學習課程階段及長期刷榜階段。 學習課程 報名比賽后，參賽選手點擊頁面左側 “學習資料” 頁，進入課程。找到頁面【課堂】并點擊，即可開啟你的學習之旅。 本次課程由華為AI高級工程師，華為云AI開發(fā)者課程設計總監(jiān)、導來自：百科![]()
第十六屆中國研究生數(shù)學建模競賽華為賽題作品提交 第十六屆中國研究生數(shù)學建模競賽華為賽題作品提交 時間：2020-12-11 10:44:46 中國研究生數(shù)學建模競賽是一項面向中國研究生群體的學術競賽活動，是廣大研究生探索實際問題、開展學術交流、提高創(chuàng)新能力和培養(yǎng)團隊意識的有效平臺。競賽主要面向中來自：百科![]()
辦的大型軟件競賽，包括熱身賽、初賽、復賽、總決賽四個階段。熱身賽分為知識競賽和編程闖關兩個環(huán)節(jié)，其中編程闖關環(huán)節(jié)將以當下熱點的機器學習算法為題，讓參賽同學圍繞鯤鵬服務器進行編譯、調(diào)試和性能優(yōu)化。 賽事簡介 華為軟件精英挑戰(zhàn)賽是華為公司面向在校大學生舉辦的大型軟件競賽，包括熱身賽、來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓練營暨開發(fā)者競賽 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓練營暨開發(fā)者競賽 時間：2020-12-29 17:10:11 云服務器 【賽事簡介】 為貫徹落實湖南省委省政府鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署，加快推進湖南省電子政務建設和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，來自：百科
看了本文的人還看了