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- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科至超越了人類(lèi)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(guò)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(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù) 相關(guān)內(nèi)容
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征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)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(lái)解釋說(shuō)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(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù) 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(guò)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(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)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(lèi)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
Computing）技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。AIGC技術(shù)的發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計(jì)算兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程。人工智能技術(shù)的興起，使得計(jì)算機(jī)能夠模擬人類(lèi)的智能行為，而圖形計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步，則賦予了計(jì)算機(jī)處理視覺(jué)信息的能力。這兩者的結(jié)合，為AIGC技術(shù)的誕生提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。來(lái)自：百科![]()
雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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) 華為云 面向未來(lái)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生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華來(lái)自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握圖像分類(lèi)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(kāi)發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 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(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類(lèi) 第2章來(lái)自：百科![]()
多額外的工作量，效率低； ● b.由于編譯宏的原因，由源代碼生成的二進(jìn)制文件并不一定是全量源代碼都包含中其中的，可能只有部分源代碼參與生成最終的二進(jìn)制文件； ● c.由于構(gòu)建依賴(lài)的原因，二進(jìn)制文件中包含有依賴(lài)對(duì)象的信息，也就是說(shuō)包含有源代碼之外對(duì)象的信息，這會(huì)導(dǎo)致提取到的特征純度不足，直接影響到檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性；來(lái)自：百科![]()
在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書(shū) 區(qū)塊鏈 部署彈珠游戲模擬資產(chǎn)變化 初級(jí)微認(rèn)證 了解區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 了解區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 立即學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈的應(yīng)用部署與運(yùn)維 區(qū)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
py”結(jié)尾的文件。 文件數(shù)（含文件、文件夾數(shù)量）不超過(guò)1024個(gè)。 文件總大小不超過(guò)5GB。 ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲??？ 使用自動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線，無(wú)法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型，會(huì)存儲(chǔ)至用戶(hù)指定的 OBS 路徑中，供用戶(hù)下載。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Processing）服務(wù)，基于對(duì)視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準(zhǔn)確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘來(lái)自：百科![]()
有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類(lèi)算法 第16章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 華為云 面向未來(lái)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生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)來(lái)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(kāi)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(kāi)發(fā)，打造世界AI另一極 開(kāi)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(lái)自：專(zhuān)題![]()
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含的兩階段檢測(cè)子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程大綱 第1章 語(yǔ)義理解：分類(lèi)，檢測(cè)以及分割 華為云 面向未來(lái)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生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云圖像識(shí)別Image：技術(shù)服務(wù)提供商的首選 華為云圖像識(shí)別Image：技術(shù)服務(wù)提供商的首選 時(shí)間：2023-11-06 11:40:00 在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，圖像和視頻的數(shù)據(jù)量正在以驚人的速度增長(zhǎng)?；ヂ?lián)網(wǎng)是自由開(kāi)放的社區(qū)，里面什么人都有，所以在與很多圖像處理需求的客戶(hù)深度來(lái)自：百科![]()
華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要，各公司在AI技術(shù)方面的投資持續(xù)增長(zhǎng)，計(jì)算來(lái)自：百科
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