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來自：百科大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科
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華為云計算 云知識 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 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的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應用場景和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的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![]()
、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向，云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心，學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理，數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和來自：百科![]()
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支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(wǎng)絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡自定義，自由劃分子網(wǎng)、設置網(wǎng)絡訪問策略；海量存儲，彈性擴容，支持備份與恢復，讓數(shù)據(jù)更加安全；彈性伸縮，快速增加或減少云服務器數(shù)量。來自：百科![]()
支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學習混合精度運算能力達到125 TFLOPS。來自：百科![]()
ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。 一站式 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓來自：百科![]()
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部署，快速備份恢復，監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力，能為企業(yè)提供功能全面，穩(wěn)定可靠，擴展性強，性能優(yōu)越的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫服務。 立即購買 控制臺 GaussDB怎么讀快速入門 GaussDB怎么讀快速入門 操作步驟 相關(guān)操作及參考手冊 登錄管理控制臺 創(chuàng)建實例：購買實例 連接實例：根據(jù)業(yè)務場景選來自：專題![]()
研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進行計算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通?？梢詺w納為幾個步驟：確定目的、準備數(shù)據(jù)、訓練模型、評估模型、部署模型。來自：百科![]()
算能力，可以使用P1型云服務器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務器來自：百科![]()
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GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、語音識別等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2來自：百科
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