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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:百科像,完成特征空間到真實(shí)類別空間的映射,最終的圖像分類便是由全連接層完成的。有了這樣一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對(duì)它進(jìn)行不斷地訓(xùn)練,才能對(duì)輸入數(shù)據(jù)有較為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果,這一過程便依賴于華為自研的深度學(xué)習(xí)框架MindSpore。 MindSpore的“學(xué)習(xí)”過程 MindS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
I模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡介 為了解決真實(shí)世界中的問題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí):來自:百科
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) 搭建到智能算法來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫客戶端工具介紹 數(shù)據(jù)庫客戶端工具介紹 時(shí)間:2021-05-31 18:05:12 數(shù)據(jù)庫 客戶端工具的存在主要是為了讓用戶更加便捷地連接數(shù)據(jù)庫,對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行各種操作和調(diào)試。 gsql: 向 GaussDB (DWS)提供在命令行運(yùn)行的交互式數(shù)據(jù)庫連接工具。來自:百科
AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自:百科
Studio為客戶提供了“深度學(xué)習(xí)+機(jī)器學(xué)習(xí)”的全場景AI開發(fā)與應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù),可以滿足不同場景下的AI開發(fā)需求。3. 端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力:Apulis AI Studio提供了 數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應(yīng)用等端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部來自:專題
需要把數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫入到HBase中或者對(duì)于大批量、連續(xù)put的場景。 提升實(shí)時(shí)讀數(shù)據(jù)效率 需要讀取HBase數(shù)據(jù)場景。 MRS 集群客戶端使用教程視頻 MapReduce服務(wù) MRS 03:44 安裝及使用MRS客戶端 MapReduce服務(wù) MRS 安裝及使用MRS客戶端 MapReduce服務(wù)來自:專題
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