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- 動(dòng)作識(shí)別 深度學(xué)習(xí)框架 內(nèi)容精選 換一換
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從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。語音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每來自：百科來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、語音識(shí)別、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)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(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Infima框架文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Infima框架文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 10:41:55 Infima是一個(gè)樣式框架，專門為內(nèi)容導(dǎo)向型網(wǎng)站而設(shè)計(jì)。Infima 與現(xiàn)有 CSS 框架（例如 Bootstrap、Bulma）之間來自：百科![]()
云知識(shí) Gatsby 框架文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Gatsby 框架文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 10:47:45 Gatsby 是一個(gè)基于 React 的免費(fèi)、開源框架，可以幫助開發(fā)人員構(gòu)建快速的網(wǎng)站和應(yīng)用程序。 Gatsby文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) VuePress框架文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 VuePress框架文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 10:44:03 VuePress 是基于 Vue 前端開發(fā)框架的靜態(tài)站點(diǎn)生成工具。 VuePress文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科![]()
700，擅長大規(guī)模視覺識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 昇騰AI軟件棧框架管理器功能框架介紹 昇騰AI軟件棧框架管理器功能框架介紹 時(shí)間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型，并來自：百科![]()
基于對視頻的前后幀信息、光流運(yùn)動(dòng)信息分析、場景內(nèi)容信息識(shí)別等分析，檢測和識(shí)別視頻動(dòng)作 優(yōu)勢 多模態(tài)識(shí)別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識(shí)別動(dòng)作更準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對復(fù)雜場景魯棒性強(qiáng) 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用：來自：百科![]()
能小站，讓邊緣設(shè)備具備處理一定數(shù)據(jù)的能力，可應(yīng)用于以下場景。 人臉識(shí)別閘機(jī) 基于人臉識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)進(jìn)出門進(jìn)行人臉識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)刷臉進(jìn)門、智慧打卡等。 車牌/車型識(shí)別 在園區(qū)、車庫等進(jìn)出口，對車輛進(jìn)行車牌、車型識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)特定車牌和車型的權(quán)限認(rèn)證。 安全帽檢測 從視頻監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)未來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI人臉識(shí)別 華為云API入門學(xué)習(xí)賽AI人臉識(shí)別 時(shí)間：2020-12-09 11:47:10 華為云API入門學(xué)習(xí)賽·AI人臉識(shí)別，本賽事適用于了解華為云的API、以及學(xué)習(xí)基于華為云進(jìn)行開發(fā)的初學(xué)者，目標(biāo)是為華為云的開發(fā)者提供一個(gè)了解華為云Open來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 時(shí)間：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow來自：百科![]()
視頻標(biāo)簽 (簡稱VCT)，基于深度學(xué)習(xí)對視頻進(jìn)行場景分類、人物識(shí)別、語音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析，形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場景概念識(shí)別 基于對視頻中的場景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的來自：百科![]()
于Mindspore的開發(fā)與應(yīng)用來進(jìn)入了解這一開發(fā)框架。 目標(biāo)學(xué)員 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：描述Mindspore是什么；了解Mindspore的框架；了解Mindspore的設(shè)計(jì)思路來自：百科![]()
使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 中級 中級 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自：專題![]()
使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 中級 中級 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自：專題
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