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- 鄂維南 理解深度學(xué)習 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習概覽 深度學(xué)習概覽 時間：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)習相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習的發(fā)展歷程、深度學(xué)習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習工程中常見的問題。 目標學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習 大V講堂——雙向深度學(xué)習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學(xué)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(xué)習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習理論、算法和應(yīng)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(xué)習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習訓(xùn)練中調(diào)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(xué)習算法的語音識別 基于深度學(xué)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(xué)習）算法，結(jié)合清華大學(xué)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(yīng)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(xué)習 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(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![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)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![]()
、自動機器學(xué)習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)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(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 政務(wù)辦理解決方案直播 政務(wù)辦理解決方案直播 時間：2020-12-26 10:43:39 視頻直播 如何讓政務(wù)服務(wù)更有溫度？ 如何基層工作人員減負增效？ 如何讓城市治理高效協(xié)同? 過去，公眾辦理一件事多頭跑，流程多，效率低，進度慢，堵點問題根本問題難以分析，數(shù)來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 第三范式（3NF）的理解 第三范式（3NF）的理解 時間：2021-06-02 14:19:24 數(shù)據(jù)庫 3NF主要是對字段冗余性的約束，即不能有派生字段在表中。 簡單地理解，3NF就是所有非主鍵字段都要依賴于整個主鍵，而不會依賴于非主鍵的其他屬性。 第三范式的兩個必要條件：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ)：語義理解 計算機視覺基礎(chǔ)：語義理解 時間：2020-12-15 10:08:35 通過學(xué)習，您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點，并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識，初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。 講師介紹來自：百科![]()
華為云計算 云知識 第二范式（2NF）的理解 第二范式（2NF）的理解 時間：2021-06-02 14:18:06 數(shù)據(jù)庫 第二范式強調(diào)的是完全函數(shù)依賴。 第二范式（Second Normal Form, 2nd NF）是指每個表必須有主關(guān)鍵字（Primary key），其他數(shù)來自：百科![]()
營為綱，融合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)融合，進?步探索存量資產(chǎn)的增值運營模式。 綜合管控與運維：圍繞安全、效率、體驗和成本等核?訴求，構(gòu)建數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)中臺，打通系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)業(yè)務(wù)融合，通過管理效率的輸出來提升服務(wù)質(zhì)量。 服務(wù)整合與流量運營：以流量運營的思路進?場景覆蓋，重點關(guān)注通?、?付等?頻場來自：云商店![]()
博世物聯(lián)網(wǎng)權(quán)限管理解決方案架構(gòu) 博世物聯(lián)網(wǎng)權(quán)限管理解決方案架構(gòu) 時間：2021-03-18 11:00:40 物聯(lián)網(wǎng) 博世物聯(lián)網(wǎng)權(quán)限管理（Bosch IoT Permissions）提供獨立的安全認證和授權(quán)管理能力，實現(xiàn)對用戶、分組、角色、應(yīng)用、租戶的管理。同時，管理員和運維人員擁有完來自：百科![]()
課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：自然語言處理技術(shù)原理、實戰(zhàn)：構(gòu)建專屬智能問答機器人。 課程目標 通過本課程的學(xué)習使學(xué)員掌握深度學(xué)習平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié) 對話機器人演示來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習和深度學(xué)習算法應(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 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習算法定義與機器學(xué)習的流程；了解常用機器學(xué)習算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習算法 2. 機器學(xué)習的分類 3. 機器學(xué)習的整體流程來自：百科![]()
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、系統(tǒng)運維與管理等全流程端到端AI應(yīng)用開發(fā)部署支撐能力 Studio一站式人工智能開發(fā)與應(yīng)用平臺以數(shù)據(jù)閉環(huán)應(yīng)用為導(dǎo)向，具備從數(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、系統(tǒng)運維與管理等全流程端到端AI應(yīng)用開發(fā)部署支撐能力 Apulis來自：專題![]()
華為云計算 云知識 統(tǒng)一應(yīng)用身份管理解決方案場景 統(tǒng)一應(yīng)用身份管理解決方案場景 時間：2021-01-12 09:33:27 ROMA Service Core 應(yīng)用使能服務(wù)解決方案場景之——統(tǒng)一應(yīng)用身份管理 統(tǒng)一全域應(yīng)用身份管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可信共享 應(yīng)用身份管理（OneAcces來自：百科![]()
華為云計算 云知識 怎樣理解數(shù)據(jù)庫中的角色和用戶 怎樣理解數(shù)據(jù)庫中的角色和用戶 時間：2021-05-31 10:29:48 數(shù)據(jù)庫 安全 MySQL 8才開始引入角色的概念。 一個數(shù)據(jù)庫可能有多個用戶需要訪問，為了方便管理，可以先將權(quán)限分組，并授予給角色。每一個權(quán)限組對應(yīng)一個角來自：百科![]()
另外，在第二個車聯(lián)網(wǎng)的場景里，可能大家的第一印象都是車載導(dǎo)航的應(yīng)用。但是實際上，現(xiàn)在的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)從車輛的位置的導(dǎo)航，拓展到駕車的整個過程中，包括車體本身的一些運維數(shù)據(jù)的采集，比如剎車制動、車體溫度、壓力等等，還有行車環(huán)境的監(jiān)測，比如障礙物的識別、周邊行車的速度距離等等，通過這些數(shù)據(jù)的采集分析，來給我們的行車出行提供更多的保障。來自：百科
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