- 摩擦力深度學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
-
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:百科來(lái)自:百科
- 摩擦力深度學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì) 相關(guān)內(nèi)容
-
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
- 摩擦力深度學(xué)習(xí)的教學(xué)設(shè)計(jì) 更多內(nèi)容
-
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、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(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)來(lái)自:百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 時(shí)間:2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì)階段是指,在用戶(hù)確認(rèn)的邏輯模型基礎(chǔ)上,以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行效率,業(yè)務(wù)操作效率,前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行的調(diào)整。面向物理實(shí)施過(guò)程的具體細(xì)節(jié)。最終來(lái)自:百科通過(guò)精心優(yōu)化的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過(guò)程,降低了商品的成本,使客戶(hù)能夠以更低的價(jià)格購(gòu)買(mǎi)商品,節(jié)省費(fèi)用。 通過(guò)精心優(yōu)化的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過(guò)程,降低了商品的成本,使客戶(hù)能夠以更低的價(jià)格購(gòu)買(mǎi)商品,節(jié)省費(fèi)用。 RPA教學(xué)管理云平臺(tái) 盈利分析 通過(guò)深入的盈利潛力分析,確保商品的市場(chǎng)定位和 定價(jià) 策略合理,為客戶(hù)帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 通過(guò)深入的盈利來(lái)自:專(zhuān)題360度用戶(hù)畫(huà)像:對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)行全流程跟蹤和能力刻畫(huà)。 智慧教學(xué)云平臺(tái)的特點(diǎn): l基于成果導(dǎo)向的教育理念 l企業(yè)級(jí)真實(shí)項(xiàng)目案例 l行業(yè)前沿課程體系 l領(lǐng)先行業(yè)的軟件工程標(biāo)準(zhǔn) l以大數(shù)據(jù)為支撐的智慧教學(xué)平臺(tái) l云上與本地結(jié)合的開(kāi)放實(shí)驗(yàn)系統(tǒng) l實(shí)訓(xùn)內(nèi)容與實(shí)訓(xùn)環(huán)境同步供應(yīng) l線上線下結(jié)合的服務(wù)體系 云市場(chǎng)商品來(lái)自:云商店針對(duì)直播間觀眾提出的相關(guān)問(wèn)題做了深度解答,讓我們一起來(lái)復(fù)習(xí)一下要點(diǎn)吧! 著眼AI未來(lái),踐行產(chǎn)教融合 2017年以來(lái),國(guó)家頒布了一系列政策來(lái)推進(jìn)人工智能專(zhuān)業(yè)人才的培養(yǎng)與發(fā)展。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)的建設(shè)及應(yīng)用發(fā)展更是被提升到國(guó)家戰(zhàn)略的高度。隨著智能社會(huì)的到來(lái),人工智能核心來(lái)自:云商店時(shí)在線教育的用戶(hù)也激增。線上教育的急速發(fā)展也催生了很多線上行業(yè)巨頭,對(duì)線下培訓(xùn)行業(yè)產(chǎn)生了非常大的威脅。越來(lái)越多人意識(shí)到急速布局線上業(yè)務(wù)的必要性和緊迫性,以及重點(diǎn)推進(jìn)教育行業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。OMO模式是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)給教育行業(yè)帶來(lái)的新變化,對(duì)于這一新出現(xiàn)的概念,沒(méi)有既往經(jīng)驗(yàn),各家都在摸著石過(guò)河。來(lái)自:云商店合并廣泛地應(yīng)用在教學(xué)中,線下的場(chǎng)景加線上的融入,精準(zhǔn)記錄教學(xué)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通,便于機(jī)構(gòu)和學(xué)校更有針對(duì)性地提升特定環(huán)節(jié)的服務(wù),技術(shù)將幫助教育領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)兩件事:一是優(yōu)質(zhì)資源的大規(guī)??焖倨占埃硪粋€(gè)是千人千面的大規(guī)模因材施教。 OMO教學(xué)模式不是簡(jiǎn)單的O2O教學(xué)模式(線上轉(zhuǎn)線下、來(lái)自:云商店
- 藥物設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)(Deep Learning for Drug Design)
- 探索基于深度學(xué)習(xí)的油田水力壓裂設(shè)計(jì)
- 深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)路線
- 動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí):優(yōu)化與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
- 《Python程序設(shè)計(jì)》教學(xué)大綱
- 【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第1篇:深度學(xué)習(xí),1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別【附代碼文檔】
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.1.3 深度學(xué)習(xí)
- 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) (人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念)
- 深度學(xué)習(xí)算法中的集成學(xué)習(xí)(Ensemble Learning)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合
- 深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展