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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)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 面向未來的智能世界,數(shù)字化來自:百科的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解如下知識: 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自:百科
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華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應(yīng)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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科被廣泛使用的建模方法。雖然 數(shù)據(jù)倉庫 /BI系統(tǒng)的的規(guī)模從GB發(fā)展到TB,再到今天的PB級別,但分析系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標來自:百科一句話識別 :可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對于用戶上傳的二進制音頻格式數(shù)據(jù),系統(tǒng)經(jīng)過處理,生成語音對應(yīng)的文字。 錄音文件識別:對于錄制的長語音進行識別,轉(zhuǎn)寫成文字,提供不同領(lǐng)域模型,具備良好的可擴展性,支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率 基于深度學習技術(shù),對特定領(lǐng)域場景和語料進行優(yōu)化,識別率達到業(yè)界領(lǐng)先。來自:百科
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