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通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知來自:百科聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將工廠與總控室連接起來,工廠的生產(chǎn)運(yùn)營數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳遞到總部,讓總部隨時(shí)監(jiān)控掌握工廠運(yùn)行情況。這是應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行表達(dá)、互動(dòng)、分析、預(yù)測(cè)的典型案例,可以幫助企業(yè)提升業(yè)務(wù)運(yùn)營效率。 ● 驅(qū)動(dòng)企業(yè)科學(xué)決策:湖南道道全糧油股份有限公司 CIO 吳陽培訓(xùn)員工的數(shù)字化思維:“生產(chǎn)線上的那一來自:云商店部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別來自:百科與大模型云服務(wù)分論壇在京成功召開。會(huì)上正式發(fā)布了《Serverless應(yīng)用實(shí)踐案例集》。 本案例集匯編精選來自證券、電信、銀行、物流、汽車等多個(gè)行業(yè)Serverless應(yīng)用實(shí)踐案例,重點(diǎn)從業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、實(shí)施方案、建設(shè)成效、成果創(chuàng)新等方面對(duì)案例進(jìn)行詳細(xì)介紹,充分發(fā)揮標(biāo)桿引領(lǐng)示范作用,進(jìn)一步促進(jìn)Serverless技術(shù)的高質(zhì)量發(fā)展。來自:百科算法豐富:提供圖像分類、物體檢測(cè)等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型;提供大量基于開源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型,加速模型訓(xùn)練 使用便捷:無縫對(duì)接華為云的 OBS 存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算,滿足各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求 專業(yè)性強(qiáng):可基于雷達(dá)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)極端天氣(大風(fēng)、暴雨、冰雹)的檢測(cè)與預(yù)測(cè) 多媒體服務(wù)場(chǎng)景 為解決傳統(tǒng)氣象來自:百科
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