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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：百科來自：百科
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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參、模型選擇的基本方法。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 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容與應用。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![]()
華為云計算 云知識 灰度發(fā)布的分類 灰度發(fā)布的分類 時間：2021-07-01 11:39:05 灰度發(fā)布是指在生產(chǎn)環(huán)境上引一部分實際流量對一個新版本進行測試，測試新版本的性能和表現(xiàn)，在保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運行的前提下，盡早發(fā)現(xiàn)新版本在實際環(huán)境上的問題?？梢苑譃橐韵聝煞N類型： 1. 基于權重的灰度發(fā)布來自：百科![]()
，基于深度學習的圖像智能審核方案，準確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內容，識別快速準確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進行識別并對涉黃程度量化，自動識別涉黃、低俗等內容 涉政涉暴檢測 基于深度學習算法和大量的樣本圖像，來自：百科![]()
》。 Demo體驗 文字識別 產(chǎn)品優(yōu)勢 文字識別 識別精準度高 采用先進的自研深度學習算法，結合億萬級海量標注數(shù)據(jù)樣本訓練，針對各種業(yè)務場景優(yōu)化 采用先進的自研深度學習算法，結合億萬級海量標注數(shù)據(jù)樣本訓練，針對各種業(yè)務場景優(yōu)化 文字識別 穩(wěn)定服務 華為云 OCR 成功應用于各類場景，來自：專題![]()
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。 【競賽目的與意義】來自：百科![]()
項類別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長，準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術，可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量來自：百科![]()
隊成員。 如果樣本數(shù)少于待分配成員時，部分成員會存在未分配到樣本的情況。樣本只會分配給labeler，比如10000張都是未標注，且5個都是labeler的話，那就是每個人分2000。 數(shù)據(jù)管理 中團隊標注的完成驗收的各選項表示什么意思？ 1.全部通過：被駁回的樣本，也會通過。 2來自：專題
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