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- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2020-12-17 09:56:23 通過(guò)學(xué)習(xí)，您將掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn)，并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí)，初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺(jué)是否適合解決特定問(wèn)題的能力。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特來(lái)自：百科
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介來(lái)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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)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(lái)自：百科![]()
過(guò)了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來(lái)一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型來(lái)自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
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(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的來(lái)自：百科![]()
容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用 3來(lái)自：百科![]()
故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 該實(shí)驗(yàn)旨在指導(dǎo)用戶短時(shí)間內(nèi)熟悉并掌握故障識(shí)別與根因定位服務(wù)使用方式。 使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)（Python）來(lái)自：專題![]()
故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 該實(shí)驗(yàn)旨在指導(dǎo)用戶短時(shí)間內(nèi)熟悉并掌握故障識(shí)別與根因定位服務(wù)使用方式。 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)（Python）來(lái)自：專題![]()
溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以課程詳情頁(yè)信息為準(zhǔn)。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 15:22:00 Bootstrap Icons 的設(shè)計(jì)初衷是與 Bootstrap 組件配合使用。Bootstrap Icons 全部是 SVG來(lái)自：百科![]()
rk Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的： “人工智能加速器（AI accelerator）是一類專用于人工智能（特別是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等）硬件加速的微處理器或計(jì)算系統(tǒng)。典型的來(lái)自：百科![]()
，支持離線模型的加速計(jì)算。張量加速引擎中包含了標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫(kù)，這些算子經(jīng)過(guò)優(yōu)化后具有良好性能。算子在執(zhí)行過(guò)程中與位于算子加速庫(kù)上層的運(yùn)行管理器進(jìn)行交互，同時(shí)運(yùn)行管理器與L2執(zhí)行框架層進(jìn)行通信，提供標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫(kù)接口給L2執(zhí)行框架層調(diào)用，讓具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2021-01-06 10:15:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車起火事件時(shí)有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著來(lái)自：云商店![]()
TypeORM文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 TypeORM文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:22:05 TypeORM 是一個(gè) ORM 框架，可以與 TypeScript 和 JavaScript (ES5,ES6,ES7,ES8) 一起使用。 TypeORM文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Docusaurus文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Docusaurus文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 10:37:09 Docusaurus 是一款基于 React 框架構(gòu)建的易于維護(hù)的靜態(tài)網(wǎng)站創(chuàng)建工具。Docusaurus 能夠幫你快速建立文檔網(wǎng)站、博客、營(yíng)銷頁(yè)面等。來(lái)自：百科![]()
SWR文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 SWR文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:45:44 SWR 是用于數(shù)據(jù)獲取的 React Hook 工具庫(kù)。 SWR 文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://swr.bootcss.com/ 溫馨提示：參考網(wǎng)站內(nèi)容與華為云無(wú)關(guān)來(lái)自：百科
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