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- 翻譯 深度學(xué)習(xí)2 自然語言處理 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科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：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則 3來自：百科
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課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智來自：百科使用MindSpore提供的基本模塊進(jìn)行前線網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。 2. 對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和增強(qiáng)以便得到更好的數(shù)據(jù)輸入。 3. 利用前線網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建訓(xùn)練模型，并進(jìn)行模型保存和推理。 說起來可能平淡無奇，但是實(shí)驗(yàn)終究需要自己親自動手才能體會其中的無限樂趣。 看到這里，想必各種背景知識和原理大家已經(jīng)略知一二，如來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，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(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
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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： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程，學(xué)員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報(bào)數(shù)據(jù)，基于AI對設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測的實(shí)際應(yīng)用場景有一個了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 物聯(lián)終端，數(shù)據(jù)源頭 第3章 華為云平臺搭建 第4章 AI智能銷量預(yù)測來自：百科![]()
、自動機(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 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
實(shí)時(shí)翻譯 提供RESTful規(guī)范中英翻譯API接口，用戶調(diào)用API發(fā)送待翻譯文本內(nèi)容，即可實(shí)時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻來自：百科![]()
翻譯質(zhì)量。 實(shí)時(shí)翻譯 提供RESTful規(guī)范中英翻譯API接口，用戶調(diào)用API發(fā)送待翻譯文本內(nèi)容，即可實(shí)時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實(shí)融合新動能 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實(shí)融合新動能 時(shí)間：2023-11-08 14:51:16 今年以來，云計(jì)算大模型競相涌現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)賽道可以說是“百舸爭流”。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到傳統(tǒng)制造業(yè)無不在思考：來自：百科![]()
云知識 機(jī)器翻譯應(yīng)用場景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場景 時(shí)間：2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 應(yīng)用場景 翻譯中心：采用機(jī)器翻譯服務(wù)，構(gòu)來自：百科![]()
，帶你體驗(yàn)自然語言處理技術(shù)和構(gòu)建垂直領(lǐng)域智能對話機(jī)器人。 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(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建專屬智能問答機(jī)器人。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 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)來自：百科![]()
1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認(rèn)證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 掌握自然語言處理理論和應(yīng)用，具有自然語言處理的相關(guān)編程能力。 課程大綱 第1章 自然語言處理簡介 第2章 預(yù)備知識 第3章 關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用來自：百科![]()
課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割來自：百科![]()
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定識別區(qū)域，完成模板設(shè)計(jì)并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，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)處理及半自動化標(biāo)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。來自：百科![]()
研究問題即語言情感分析展開討論。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、自然語言處理的方法和應(yīng)用。 2、AI時(shí)代的自然語言處理。 課程大綱 第1章 自然語言處理和語言情感分析 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原來自：百科
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