- 深度學(xué)習(xí)數(shù)字識(shí)別預(yù)處理 內(nèi)容精選 換一換
-
務(wù),帶領(lǐng)開發(fā)者學(xué)習(xí)和體驗(yàn)多項(xiàng)國(guó)際前沿AI技術(shù)!期望通過開發(fā)者的學(xué)習(xí),幫助企業(yè)解決實(shí)際問題,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化、提升效率,同時(shí)這也是華為云奉獻(xiàn)給開發(fā)者們的一場(chǎng)技術(shù)盛宴。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、 圖引擎 、圖像識(shí)別、 OCR 文字識(shí)別、人臉識(shí)別、視頻識(shí)別等前沿AI技術(shù)。來自:百科時(shí)間:2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn)人臉識(shí)別,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié)來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)數(shù)字識(shí)別預(yù)處理 相關(guān)內(nèi)容
-
需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科按照選手提交作品結(jié)果,判斷完成AI實(shí)踐。 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)數(shù)字識(shí)別預(yù)處理 更多內(nèi)容
-
MetaStudio 有哪些計(jì)費(fèi)項(xiàng)? MetaStudio的計(jì)費(fèi)項(xiàng)分為分身數(shù)字人費(fèi)用、3D數(shù)字人費(fèi)用和資產(chǎn)管理費(fèi)用三類。 分身數(shù)字人費(fèi)用:包括分身數(shù)字人形象制作、聲音制作、分身數(shù)字人視頻制作、分身數(shù)字人 視頻直播 、照片數(shù)字人視頻制作和分身數(shù)字人名片制作的費(fèi)用。 3D數(shù)字人費(fèi)用:包括照片建模、語音驅(qū)動(dòng)和視覺驅(qū)動(dòng)的費(fèi)用。來自:專題在Modelarts平臺(tái),如下兩個(gè)實(shí)踐樣例均可選擇學(xué)習(xí)。 1) “基于Caltech圖像識(shí)別應(yīng)用” 實(shí)踐樣例鏈接:點(diǎn)擊查看 2) “手寫數(shù)字圖像識(shí)別應(yīng)用” 實(shí)踐樣例鏈接:點(diǎn)擊查看 注意:在實(shí)踐中,啟動(dòng)了推理服務(wù)完成了測(cè)試之后要及時(shí)點(diǎn)擊右上角的停止按鍵停止服務(wù),防止一直啟動(dòng)造成賬號(hào)欠費(fèi)。 參考和學(xué)習(xí)資料: 華為線上AI開發(fā)平臺(tái)Modelarts官網(wǎng)來自:百科09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來自:百科DataArts Studio 串聯(lián)ModelArts作業(yè) 基于ModelArts的手寫數(shù)字識(shí)別丨【我與ModelArts的故事】 跟我學(xué)ModelArts丨探索ModelArts平臺(tái)個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)API 華為云ModelArts助力AI開發(fā)平臺(tái)—ModelArts SDK打通本地IDE與云端訓(xùn)練資源來自:專題,以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 文字語音識(shí)別相關(guān)推薦 圖像識(shí)別 Image 圖像識(shí)別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 查看更多來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)案例分享 | 手寫數(shù)字識(shí)別 - PyTorch 實(shí)現(xiàn)
- 深度學(xué)習(xí)模型預(yù)處理操作一覽【預(yù)處理】
- 寫點(diǎn)代碼識(shí)別手寫數(shù)字II - 預(yù)處理手寫數(shù)字圖片
- 《深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別:原理與實(shí)踐》—3.2.2 圖像預(yù)處理
- 一文看懂深度學(xué)習(xí)手寫體數(shù)字識(shí)別(MNIST),小白學(xué)習(xí)總結(jié)
- MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn),深度學(xué)習(xí)也沒那么神秘嘛
- 基于mediapipe深度學(xué)習(xí)的手勢(shì)數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)python源碼
- 深度學(xué)習(xí)識(shí)別滑動(dòng)驗(yàn)證碼
- Python深度學(xué)習(xí)入門——手寫數(shù)字分類
- 《深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通》——3.5 LeNet的手寫數(shù)字識(shí)別案例