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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入雙向對偶系統(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：百科來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。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內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要來自：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)網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：百科![]()
全球首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI預測模型，預測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參數(shù)的中文預訓練大模型，利用大數(shù)據(jù)預訓練、對多源豐富知識相結合，并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨特來自：專題![]()
ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調優(yōu)，在速度和精度上超過人工調優(yōu)。來自：專題![]()
快速調用 OCR 服務PAI 更多詳情 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts商超商品識別教程 ModelArts商超商品識別教程 更多詳情 最新上線 云小課 關注您想要的知識 讓您學習無壓力 云小課匯總 華為云KYON之L2CG 本文介紹KYON獨創(chuàng)的L2CG，打通大二層來自：專題![]()
，重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過程可見下圖。 開發(fā)階段：準備并配置環(huán)境，調試代碼，使代碼能夠開始進行深度學習訓練，推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調試。 實驗階段：調整數(shù)據(jù)集、調整超參等，通過多輪實驗，訓練出理想的模型，推薦在ModelArts訓練中進行實驗。 ModelArts來自：專題![]()
華為云計算 云知識 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 時間：2020-12-01 14:55:02 實驗指導用戶短時間內熟悉并利用云服務快速實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)的集成。 實驗目標與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD來自：百科![]()
支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多來自：百科![]()
0%~50% 極速轉碼 全球化region部署，柔性擴容，支持并行轉碼加速，滿足緊急發(fā)布需求 智享超清 提業(yè)界領先的視頻AI處理算法，視頻超高清體驗一直在線 視頻AI 基于深度學習、計算機視覺技術和海量數(shù)據(jù)，提供AI服務，提高效率 媒體處理 功能 媒體處理 MPC旨在提供經濟、高效來自：專題![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理來自：專題![]()
轉碼模板：預置模板、智能模板、自定義模板滿足多樣化轉碼需求 媒體處理智享超清功能，讓存量片源節(jié)目超高清化，老片質量高清化，提供更加清晰、順滑的AiMax觀看體驗。 視頻超分SR（4K）：對于720P~2K的影片，利用AI智能超分辨率技術，生成高品質4K影片 視頻倍幀F(xiàn)RC：對于30fps及以來自：專題
