- 高中化學(xué)課堂深度學(xué)習(xí)的實(shí)踐與探索 內(nèi)容精選 換一換
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特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科華為云計算 云知識 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) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(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)平臺來自:百科
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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)練法則來自:百科華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)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
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數(shù)據(jù)源。 Flink跨源支持與多種云服務(wù)連通,形成豐富的流生態(tài)圈。 數(shù)據(jù)湖 探索的流生態(tài)分為云服務(wù)生態(tài)和開源生態(tài): 開源生態(tài):通過增強(qiáng)型跨源連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡(luò)連接后,用戶可以在數(shù)據(jù)湖探索的租戶獨(dú)享隊列中訪問所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。來自:專題
時習(xí)知作為華為旗下一款面向企業(yè)學(xué)習(xí)、培訓(xùn)、 知識管理 全場景學(xué)習(xí)平臺,秉承華為數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)秀實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),致力于幫助每個組織迅速開辦安全可靠的數(shù)字化學(xué)堂。 在品牌方面,為了給用戶帶來更好地智能化、情感化的品牌感受,時習(xí)知確立了靈活、連接、開智的品牌調(diào)性,以及輕量、簡潔、高效、活力的設(shè)計語言。來自:百科
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