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  • 人工智能和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 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。
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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(jiàn)的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2
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  • 人工智能和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 相關(guān)內(nèi)容
  • 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。
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    算法和應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 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
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  • 人工智能和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 更多內(nèi)容
  • 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
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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。
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    池化層通過(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度，同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量；全連接層將局部特征通過(guò)權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像，完成特征空間到真實(shí)類(lèi)別空間的映射，最終的圖像分類(lèi)便是由全連接層完成的。有了這樣一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對(duì)它進(jìn)
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    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)
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    計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2020-12-17 09:56:23 通過(guò)學(xué)習(xí)，您將掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn)，并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí)，初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺(jué)是否適合解決特定問(wèn)題的能力。 講師介紹
    來(lái)自：百科
    中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線(xiàn)程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(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：專(zhuān)題
    中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線(xiàn)程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(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。
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    HiLens 和ModelArts的關(guān)系 Huawei HiLens和ModelArts的關(guān)系 時(shí)間：2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，核心功能是模型訓(xùn)練。Huawei HiLens偏AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)，并實(shí)現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您
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    云知識(shí) CDN 和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 CDN和視頻業(yè)務(wù)的關(guān)系 時(shí)間：2022-07-05 17:33:01 【CDN特惠活動(dòng)】 現(xiàn)在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，目前增長(zhǎng)最快的應(yīng)用典型代表應(yīng)該就是視頻業(yè)務(wù)了，如短視頻或直播應(yīng)用。視頻業(yè)務(wù)市場(chǎng)的火熱，給CDN賦予了很多新的定義，也成為CDN產(chǎn)業(yè)發(fā)展的助推器。
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    云知識(shí) 域名注冊(cè)、解析和備案的關(guān)系 域名注冊(cè)、解析和備案的關(guān)系 時(shí)間：2020-09-25 14:27:01 必須完成域名注冊(cè)后，才能為域名配置解析記錄。 域名的注冊(cè)商和DNS服務(wù)商可以不一致，域名的DNS服務(wù)器設(shè)置決定了為域名提供解析的DNS服務(wù)商。 通過(guò)華為云注冊(cè)的域名，默認(rèn)使用華
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 11:12:37 數(shù)據(jù)庫(kù) 主鍵用來(lái)識(shí)別唯一記錄。外鍵體現(xiàn)兩個(gè)實(shí)體之間存在關(guān)系。索引是物理層面，數(shù)據(jù)庫(kù)中的具體對(duì)象。它們?nèi)咧g的聯(lián)系如下表： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 時(shí)間：2021-06-16 15:56:20 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力，占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)
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    缺乏專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)路徑、技術(shù)講解及具體場(chǎng)景的應(yīng)用。 三是沒(méi)有專(zhuān)家講師帶領(lǐng)指導(dǎo)，找不到人進(jìn)行交流。尤其是非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的同學(xué)，學(xué)AI會(huì)比較難，因?yàn)樽?span style='color:#C7000B'>AI開(kāi)發(fā)不像傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)那樣有非常多的書(shū)籍資料和社區(qū)可以交流，想找一個(gè)專(zhuān)家老師及報(bào)個(gè)培訓(xùn)班，費(fèi)用又很昂貴。 而華為云學(xué)院潛心打磨的這門(mén)《AI專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)路徑》，可以說(shuō)完美解決了
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    API、環(huán)境和應(yīng)用之間的關(guān)系 API、環(huán)境和應(yīng)用之間的關(guān)系 時(shí)間：2020-09-22 10:29:14 API可以被發(fā)布到不同的環(huán)境中。比如RELEASE和BETA兩個(gè)環(huán)境，分別代表線(xiàn)上和測(cè)試環(huán)境。 應(yīng)用指代一個(gè)API調(diào)用者的身份。創(chuàng)建應(yīng)用時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成用于認(rèn)證該身份的應(yīng)用ke
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    適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的 GaussDB 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的GaussDB 時(shí)間：2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用，華為 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間：2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用表
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) NoSQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 NoSQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間：2021-06-17 16:39:05 數(shù)據(jù)庫(kù) NoSQL和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，兩者存在許多顯著的不同點(diǎn)，比如： 1. NoSQL不保證關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的ACID特性； 2. NoSQL不使用SQL作為查詢(xún)語(yǔ)言；
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