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- 基于深度學(xué)習(xí)的視覺分選 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科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(dòng)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(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的視覺分選 相關(guān)內(nèi)容
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謝老師，華為云EI技術(shù)專家，10年人工智能/計(jì)算機(jī)視覺研究經(jīng)驗(yàn)，在國際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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)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
- 基于深度學(xué)習(xí)的視覺分選 更多內(nèi)容
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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(duì)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(shí)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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
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)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
云知識(shí) 工業(yè)視覺的優(yōu)勢(shì) 工業(yè)視覺的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-08-20 09:23:53 傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷，不僅使得檢測(cè)產(chǎn)品速度慢、效率低下，而且在檢測(cè)過程中容易出錯(cuò)，導(dǎo)致誤檢、漏檢等問題。基于機(jī)器視覺的質(zhì)檢方案，通過云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺檢測(cè)，提升產(chǎn)品質(zhì)量。來自：百科![]()
行業(yè)重塑 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺(tái)AppArts，成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 揭秘華為機(jī)器視覺的殺手锏 揭秘華為機(jī)器視覺的殺手锏 時(shí)間：2021-02-19 11:23:06 云計(jì)算 門口的刷臉閘機(jī)識(shí)別顧客體溫，收銀臺(tái)處的攝像機(jī)識(shí)別VIP身份，貨架前的監(jiān)控識(shí)別偷盜行為，天花板上的攝像頭監(jiān)測(cè)熱力圖…… 如果一個(gè)便利店老板想讓店鋪智能起來，他只需要進(jìn)入一個(gè)名為Huawei來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
時(shí)間：2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶來自：百科![]()
3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知 第4章 相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法 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)鍵是以云來自：百科![]()
化轉(zhuǎn)型對(duì)地產(chǎn)行業(yè)的價(jià)值都越來越突出。這其中，視覺智能是地產(chǎn)行業(yè)智能升級(jí)的落腳點(diǎn)。 華為機(jī)器視覺通過多年的技術(shù)積累與深刻的行業(yè)洞察，結(jié)合智慧地產(chǎn)園區(qū)建設(shè)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提出地產(chǎn)視覺智能體的解決方案，利用5G、AI和機(jī)器視覺三種技術(shù)相互促進(jìn)、相互激發(fā)，打造端邊云網(wǎng)協(xié)同的一體化智能系統(tǒng)，加來自：云商店![]()
相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)《使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（初級(jí)）》后，對(duì)Python變成語言有了一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握了Python基礎(chǔ)的語法和使用方式。它的魅力遠(yuǎn)不止于此，在本文中，我們一起來感受和學(xué)習(xí)Python變成語言的正則表達(dá)式和多線程高級(jí)用法，以及神秘的魔法方法。話不多說，進(jìn)入實(shí)驗(yàn)，我們馬上體驗(yàn)！來自：百科![]()
華為機(jī)器視覺云服務(wù)總經(jīng)理錢森水介紹，機(jī)器視覺是5G時(shí)代行業(yè)數(shù)字化的感知入口和數(shù)據(jù)載體。華為機(jī)器視覺通過專業(yè)的AI芯片、開放的OS和豐富的生態(tài)拓展了安防業(yè)務(wù)的深度和寬度，進(jìn)入千行百業(yè)，與場(chǎng)景化業(yè)務(wù)融合，實(shí)現(xiàn)全息感知，成為行業(yè)數(shù)字化的抓手。 華為機(jī)器視覺充分考慮了環(huán)境對(duì)電力業(yè)務(wù)部署的影響，并提出了針對(duì)性的優(yōu)化方案。來自：云商店![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 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來自：專題
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