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- 深度學(xué)習(xí)比賽預(yù)測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(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：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)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(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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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![]()
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(kāi)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(lái)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(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(mài)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![]()
、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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
參賽要求 編程闖關(guān)環(huán)節(jié)以個(gè)人形式報(bào)名參賽，編程語(yǔ)言支持C++、Java、Python 賽題詳情 用戶貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。要求參賽者建立準(zhǔn)確的風(fēng)控模型，預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)逾期還款。賽題下載 比賽規(guī)則 根據(jù)賽題要求及賽事官方發(fā)布的程序包，參賽學(xué)生在本地編譯調(diào)試完成后通過(guò)賽事網(wǎng)站提交代碼，后臺(tái)通過(guò)運(yùn)行來(lái)自：百科![]()
”區(qū)域，即華為云直播服務(wù)暫只在這些區(qū)域部署了直播中心。新開(kāi)通的用戶，目前暫只支持“華北-北京四”區(qū)域。 購(gòu)買(mǎi) 視頻直播 立即使用 比賽直播在線觀看 比賽直播在線觀看：直播間一起觀看體育賽事、演唱會(huì)等，觀眾實(shí)時(shí)互動(dòng)交流，低時(shí)延共享歡聚時(shí)刻。 事件直播：直播在線觀看高清直播除了黑白名單來(lái)自：專題![]()
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(chē)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(chē)。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(chē)。 （4）決賽現(xiàn)場(chǎng)及頒獎(jiǎng)：（2019來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤(pán)異常預(yù)測(cè)程序，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤(pán)故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)中心典型來(lái)自：百科![]()
大賽通過(guò)與東風(fēng)暢行實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合，為開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)交流、學(xué)習(xí)，創(chuàng)新挑戰(zhàn)的平臺(tái)，以達(dá)到為業(yè)務(wù)賦能、培養(yǎng)汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)人才的目的。 本次大賽參賽者基于華為云人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts，根據(jù)組委會(huì)提供的歷史出行訂單、出行原始軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行訂單需求預(yù)測(cè)、出行行為分析模型的開(kāi)發(fā)。 大賽詳情地址：https://competition來(lái)自：百科![]()
賽者應(yīng)承擔(dān)由此產(chǎn)生的全部責(zé)任及損失。 （3） 數(shù)據(jù)使用：對(duì)于大賽提供的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集），參賽者須僅在比賽場(chǎng)景下使用，同時(shí)不得以任何形式使用比賽之外的任何數(shù)據(jù)參賽。對(duì)于不提供下載的比賽數(shù)據(jù)，參賽者不得以任何形式擅自復(fù)制、下載或獲取。參賽者如發(fā)現(xiàn)任何出現(xiàn)數(shù)據(jù)未授權(quán)訪問(wèn)的可能，應(yīng)立即通知組委會(huì)并積極提供相關(guān)信息。來(lái)自：百科![]()
科研單位、創(chuàng)客團(tuán)隊(duì)等均可報(bào)名參賽。 賽制說(shuō)明 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(kāi)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(kāi)發(fā)者課程設(shè)計(jì)總監(jiān)、導(dǎo)來(lái)自：百科![]()
像探索AD的影像學(xué)標(biāo)記對(duì)AD早期識(shí)別和及時(shí)預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識(shí)別準(zhǔn)確性，推動(dòng)和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次大賽共開(kāi)放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù)，參賽選手將基來(lái)自：百科![]()
選手在華為線上 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。 比賽時(shí)間： 2019年3月13日-2019年4月30日 大賽詳細(xì)地址：https://competition來(lái)自：百科![]()
參賽者須根據(jù)給定的三個(gè)方向“交通流量預(yù)測(cè)”、“水質(zhì)高光譜污染物分析”和“貨柜車(chē)到港預(yù)測(cè)分析”，提交整體解決方案和數(shù)據(jù)分析模型算法。 分析賽賽題必須使用華為云ModelArts平臺(tái)進(jìn)行作品開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證。 特別說(shuō)明： 由于三道賽題的作品開(kāi)發(fā)要求有所區(qū)別，答題請(qǐng)通過(guò)以下3個(gè)途徑報(bào)名和提交作品。 1、交通流量預(yù)測(cè)可直接來(lái)自：百科![]()
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）的全日制專科、本科、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(lái)自：百科![]()
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：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科
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