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- 人工智能和機器學習 內(nèi)容精選 換一換
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第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：百科
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，多年豐富經(jīng)驗，傾囊相授；一站式學習體驗，漸進式賦能，由淺入深，綜合提升技能；還配套學習群及時交流群，專家1v1答疑，伴你輕松開啟AI學習之旅。普惠AI觸及每個企業(yè)，每個開發(fā)者，讓智能無所不及！ 2020年不可錯過的普惠AI好課——《AI專業(yè)學習路徑》 1）包含14門課程，共計31個課時；來自：百科![]()
1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機器學習優(yōu)化的原理及場景實踐。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：給機器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 實戰(zhàn)篇：給機器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 時間：2020-12-16 14:21:14 給機器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻，讓機器擁有一雙火眼金睛。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括： OCR 技術識別文來自：百科![]()
課程目標 通過本課程的學習，使學員了解行業(yè)趨勢及應用前景、掌握機器學習的應用，及如何進行AI應用的學習。 課程大綱 第1節(jié) 人工智能發(fā)展及應用 第2節(jié) 人工智能與機器學習 第3節(jié) 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應用的能力 AI開發(fā)平臺 ModelArts Mode來自：百科![]()
方案。 目標學員 需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：了解AI芯片的概覽；了解華為昇騰芯片的硬件和軟件架構；了解華為Atlas人工智能計算平臺；了解Atlas的行業(yè)應用。 課程大綱來自：百科![]()
線平臺網(wǎng)絡人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。 內(nèi)容大綱： 1、人工智能基本知識體系； 2、機器學習基礎與實踐； 3、深度學習基礎與實踐； 4、強化學習基礎與實踐； 5、Vega簡介、架構和Pipeline； 6、網(wǎng)絡人工智能AutoML簡介； 7、電信領域業(yè)務問題和挑戰(zhàn)及Vega在電信領域中的應用；來自：百科![]()
從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
時得到機器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機器翻譯 NLPMT 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 立即使用服務咨詢 [來自：百科![]()
業(yè)培養(yǎng)和提升員工的RPA技能和知識水平。2. 提供豐富的課程資源，包括RPA基礎課程和RPA+專業(yè)方向的精品課程，幫助企業(yè)員工系統(tǒng)學習和掌握RPA技術。3. 支持上傳題庫試題和模擬考試參數(shù)配置，幫助企業(yè)進行員工的考核和評估，提供了一種有效的考試練習和評分機制。4. 支持教師發(fā)布實來自：專題![]()
訓練、模型優(yōu)化和模型部署等環(huán)節(jié)。3. 提供多種功能模塊：AI Studio提供了 數(shù)據(jù)管理 平臺、人工智能平臺、數(shù)據(jù)標注平臺、模型工廠、推理中心、鏡像中心、運維中心和統(tǒng)一認證服務等功能模塊，滿足企業(yè)在人工智能開發(fā)和部署過程中的各種需求。4. 支持多種計算資源和深度學習框架：AI St來自：專題
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