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培養(yǎng)與認(rèn)證在IoT領(lǐng)域具備基于華為物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)實(shí)現(xiàn)端到端物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)的工程師。來(lái)自：其他以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：其他
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在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。來(lái)自：其他以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：其他
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培養(yǎng)與認(rèn)證在IoT領(lǐng)域具備基于華為物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)實(shí)現(xiàn)端到端物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)的工程師。來(lái)自：其他![]()
培訓(xùn)與認(rèn)證能夠使用計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等常用云服務(wù)知識(shí)構(gòu)建企業(yè)IT架構(gòu)的工程師。來(lái)自：其他![]()
培養(yǎng)和認(rèn)證華為 GaussDB OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師和數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家。來(lái)自：其他![]()
現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。來(lái)自：其他![]()
在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。來(lái)自：其他![]()
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門(mén)的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。來(lái)自：其他![]()
通過(guò)本課程你將了解到人工智能能做什么，當(dāng)前AI應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。來(lái)自：其他![]()
現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。來(lái)自：其他![]()
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門(mén)的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。來(lái)自：其他![]()
現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí)，容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺(jué)理解的角度，介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開(kāi)展的一些研究工作。來(lái)自：其他![]()
現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí)，容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺(jué)理解的角度，介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開(kāi)展的一些研究工作。來(lái)自：其他![]()
語(yǔ)言是人類(lèi)智能最重要的標(biāo)志，做為人工智能的核心難題之一，自然語(yǔ)言處理處于歷史上最好的發(fā)展時(shí)期。來(lái)自：其他![]()
HCIP-Cloud Service Solutions Architect V3.0華為認(rèn)證云服務(wù)架構(gòu)師，培養(yǎng)和認(rèn)證華為云服務(wù)的云上架構(gòu)設(shè)計(jì)及云運(yùn)維等能力的解決方案架構(gòu)師，具備傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)和微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)上云的能力。來(lái)自：其他![]()
本課程主要為備考訓(xùn)練營(yíng)的營(yíng)前準(zhǔn)備；介紹HCIA-Cloud Service V3.0職業(yè)認(rèn)證考試進(jìn)入考場(chǎng)前的準(zhǔn)備，了解考場(chǎng)操作界面，掌握考試題型和解題思路。來(lái)自：其他![]()
語(yǔ)言是人類(lèi)智能最重要的標(biāo)志，做為人工智能的核心難題之一，自然語(yǔ)言處理處于歷史上最好的發(fā)展時(shí)期。來(lái)自：其他
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