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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(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：百科片皆為經(jīng)過尺寸標準化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實際訓練中使用數(shù)據(jù)增強后的圖片能夠獲得更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不來自：百科
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華為云計算 云知識 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問來自：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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：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(jié)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(guān)內(nèi)容與應用。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(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![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 時間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡人工智能(NAIE)訓練平臺的硬盤異常預測程序，通過機器學習構(gòu)建硬盤故障預測模型，對數(shù)據(jù)來自：百科![]()
華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 時間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標簽數(shù)據(jù)（訓練數(shù)據(jù)集），訓練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021日志異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021日志異常檢測 時間：2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-日志異常檢測：大規(guī)模通信設(shè)備在運行中會產(chǎn)生海量日志，日志記錄了設(shè)備的運行狀態(tài)，通過收集并分析日志，可以發(fā)現(xiàn)來自：百科![]()
?；趫D像檢測能力，可對所有房間內(nèi)容實時監(jiān)控，識別可疑房間并進行預警 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群，快速識別敏感信息 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識別并預警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、涉政敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務違規(guī)風險來自：百科![]()
。 內(nèi)容審核-圖像 內(nèi)容審核-圖像有以下應用場景： 視頻直播 在互動直播場景中，成千上萬個房間并發(fā)直播，人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能?；趫D像審核能力，可對所有房間內(nèi)容實時監(jiān)控，識別可疑房間并進行預警。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應速度快：視頻直播響應速度速度小于0來自：百科![]()
準確識別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測結(jié)果準 基于華為海量圖片樣本庫，和自研的深度圖像識別模型，識別準確率高，幫助企業(yè)客戶減少人工審核成本 檢測范圍廣 圖片內(nèi)容審核覆蓋涉黃、低俗、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物和不良場景等多種違規(guī)風險的智能審核 檢測效率高 基于大規(guī)模GPU集群，快速準確識別敏感內(nèi)容來自：百科![]()
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)和盤古獨特技術(shù)構(gòu)筑的視覺基礎(chǔ)模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場景數(shù)據(jù)對模型微調(diào)即可實現(xiàn)特定場景任務。 了解詳情 盤古多模態(tài)大模型 融合語言和視覺跨模態(tài)信息，實現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來自：專題![]()
基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫，及時識別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊昵稱審核 對網(wǎng)站的用戶注冊信息進行智能審核，過濾包含廣告、反動、涉黃等內(nèi)容的用戶昵稱 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 海量詞庫 內(nèi)置海量詞庫，支持各種匹配規(guī)則 媒資內(nèi)容審核來自：百科![]()
備7種事件監(jiān)測算法（如停車檢測、逆行檢測、行人闖入、遺灑物、擁堵檢測、團霧檢測、交通事故），9種視頻質(zhì)量診斷場景（圖像診斷雪花、偏色、畫面凍結(jié)、增益失衡、攝像機抖動、條紋噪聲等），全面覆蓋部級規(guī)范要求。結(jié)合華為好望商城，還可以持續(xù)加載如事件監(jiān)測、天氣檢測等多種行業(yè)算法，進一步提升高速公路端側(cè)設(shè)備的智能化程度。來自：云商店
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