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檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來(lái)自:專題檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來(lái)自:專題
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入。 【獎(jiǎng)品獎(jiǎng)勵(lì)】現(xiàn)在報(bào)名學(xué)習(xí),還有百萬(wàn)碼豆、開(kāi)發(fā)者IP-折疊背包、開(kāi)發(fā)者IP-鼠標(biāo)墊、IP-PVC包等精美禮品等你拿! AI的研究成果深刻改變著人們的生活,將來(lái)AI的發(fā)展將會(huì)更加快速,給人們的生活工作和教育帶來(lái)更大的影響。AI人才在全球范圍都是緊缺的。國(guó)內(nèi)這個(gè)缺口也極大,可達(dá)缺來(lái)自:百科通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)來(lái)自:百科
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形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。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:百科購(gòu)買的套餐包在生效期內(nèi),扣費(fèi)方式是先扣除已購(gòu)買的套餐包內(nèi)的額度后,超出部分以按需計(jì)費(fèi)的方式進(jìn)行結(jié)算。 購(gòu)買的套餐包到期后如果沒(méi)有購(gòu)買新的套餐包,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)為按需計(jì)費(fèi)。 視頻轉(zhuǎn)文字-常見(jiàn)問(wèn)題解答 視頻轉(zhuǎn)文字-常見(jiàn)問(wèn)題解答 更多視頻轉(zhuǎn)文字問(wèn)題答疑請(qǐng)前往 了解更多 更多視頻轉(zhuǎn)文字問(wèn)題答疑請(qǐng)前往來(lái)自:專題云知識(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:百科更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出來(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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