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、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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：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
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本次訓練所使用的經過數(shù)據增強的圖片 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)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構成深度神經網絡。 1994年，Yann來自：百科![]()
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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、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容與應用。來自：百科![]()
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，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要較高算力和能好的來自：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)網平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 區(qū)域網絡學習中心平臺 區(qū)域網絡學習中心平臺 時間：2021-05-10 14:48:18 云市場 嚴選商城 商品介紹 行業(yè)解決方案 教育 商品鏈接：拓維智慧教育云平臺；服務商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 （1）區(qū)域網絡學習中心 建設完成區(qū)域網絡學習中心，為全體中小學生來自：云商店![]()
+節(jié)點的擴展能力，PB級海量存儲。 GaussDB數(shù)據庫 如何進行性能調優(yōu)？ 管理控制臺 幫助文檔 云數(shù)據庫 GaussDB性能調優(yōu) GaussDB 總體調優(yōu)思路 GaussDB性能調優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調優(yōu)人員應對系統(tǒng)軟件架構、軟硬件配置、數(shù)據庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當前來自：專題![]()
ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調優(yōu)，在速度和精度上超過人工調優(yōu)。 Model來自：專題![]()
ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺，提供領先算法技術，保證AI應用開發(fā)的高效和推理結果的準確，同時減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調參等。 ModelArts Pro根據預置工作流生成指定場景模型，無需深究底層模型開發(fā)細節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局來自：百科![]()
【賽事簡介】 華為NAIE(網絡人工智能引擎)是一個讓網絡AI開發(fā)更簡單、網絡AI應用更高效使能網絡自動駕駛的云服務平臺。為了引導新手在AI領域、網絡規(guī)建維優(yōu)業(yè)務領域從入門到精通，NAIE打造了網絡AI學習賽2021，并有網絡AI大神指導你完成從0到1的通關。本學習賽同步開啟KPI異常檢來自：百科![]()
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線后，當性能調優(yōu)操作需要重啟集群時，操作窗口時間需向管理部門提出申請，經批準后方可執(zhí)行。 GaussDB性能調優(yōu)流程如下： 階段 描述 確定性能調優(yōu)范圍 獲取集群各節(jié)點的CPU、內存、I/O和網絡資源使用情況，確認這些資源是否已被充分利用，是否存在瓶頸點。 SQL調優(yōu)指南 審視業(yè)來自：專題![]()
-確定使用的計算接口： 根據當前TBE框架可支持的計算描述API，可采用如下公式來表達Sqrt算子的計算過程 算子代碼的實現(xiàn)可分為以下步驟： 1.算子入參 shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：T來自：百科![]()
易上手 提供多種預置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在來自：百科
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