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  • 深度學習的人工智能 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象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。研究深入學習動機是建立模擬大腦分析學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習典型模型: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。 深度學習應用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關(guān)基本知識,其中包括深度學習發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學習工程中常見問題。 目標學員
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  • 深度學習的人工智能 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例,讓你對雙向深度學習有初步認知。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    深度學習。 課程目標 通過本課程學習,使學員了解如下知識: 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學習背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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  • 深度學習的人工智能 更多內(nèi)容
  • 云知識 基于深度學習算法語音識別 基于深度學習算法語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能深度學習)算法,結(jié)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原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應用。
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    更好訓練效果。 本次訓練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強圖片 基于深度學習識別方法 與傳統(tǒng)機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學習算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學習模型。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下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(shù)方向,向您展示AI與IoT融合場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
    來自:百科
    檢測模型AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python(高級) 本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中正則表達式進行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實現(xiàn)和Python中類魔法方法的使用。
    來自:專題
    檢測模型AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python(高級) 本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中正則表達式進行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實現(xiàn)和Python中類魔法方法的使用。
    來自:專題
    入。 【獎品獎勵】現(xiàn)在報名學習,還有百萬碼豆、開發(fā)者IP-折疊背包、開發(fā)者IP-鼠標墊、IP-PVC包等精美禮品等你拿! AI研究成果深刻改變著人們生活,將來AI發(fā)展將會更加快速,給人們生活工作和教育帶來更大影響。AI人才在全球范圍都是緊缺。國內(nèi)這個缺口也極大,可達缺
    來自:百科
    課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新
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    通過本課程學習,使學員了解: 1.人工智能邊界與應用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提
    來自:百科
    學完本課程后,您將能夠:了解人工智能基本概念。了解人工智能相關(guān)技術(shù)及發(fā)展歷史。了解人工智能應用技術(shù)及應用領(lǐng)域。了解華為的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。了解人工智能發(fā)展趨勢。 課程大綱 1. 人工智能概述 2. 人工智能技術(shù)領(lǐng)域與應用領(lǐng)域 3. 華為人工智能發(fā)展戰(zhàn)略 4. 人工智能爭議 5. 人工智能的未來展望
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    4. 其他機器學習重要方法 5. 機器學習常見算法 6. 案例講解 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。
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    2. 昇騰芯片硬件架構(gòu) 3. 昇騰芯片軟件架構(gòu) 4. 華為Atlas人工智能計算平臺 5. Atlas行業(yè)應用 6. 實驗 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)
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    如何知道學習卡是否已激活成功? 如果您在激活學習過程中看到“學習卡已成功激活”提示界面,表示激活操作成功。 接下來您可以登錄優(yōu)學院平臺,在【課程】菜單下可以看到學習卡對應課程,證明學習卡已激活成功。 如果您既沒有看到學習卡成功激活提示,也無法正常登錄,請重新激活學習卡或撥打
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    eArts深度體驗指南 HDC.Cloud 2023 | 重塑未來1課:組裝式交付新引擎——智能化低代碼平臺 HDC.Cloud 2023 | 邂逅AI,華為云CodeArts鑄就研發(fā)效能10倍提升 華為云CodeArts DevSecOps系列插件 | 助力更高效軟件研發(fā)
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    您指定銀行支付頁面。 3、已通過網(wǎng)銀付款了,可是沒有收到激活碼? 請您先查看您網(wǎng)上銀行交易記錄,確認款項是否成功劃出。 若款項已成功劃出,請用購買時賬號,登錄優(yōu)學院網(wǎng)站。在首頁左上方個人頭像右側(cè)點擊【我訂單】,進入我訂單頁面。在我訂單頁面,可以看到您訂購和支付訂單信
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    0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細講解TensorFlow 2基 礎(chǔ)操作與常用模塊使用。最后將通過基于TensorFlowMNIST手寫體數(shù)字實 驗,加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。
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    法應用,并實現(xiàn)售賣機智能化運營,是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應用完整項目。 開發(fā)者進階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實時性、安全性和可靠性有嚴格要求應用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短時間內(nèi)得到分析和處理,
    來自:專題
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