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- 深度java機器學(xué)習框架 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習概覽 深度學(xué)習概覽 時間：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)習相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習的發(fā)展歷程、深度學(xué)習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習工程中常見的問題。 目標學(xué)員來自：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)習和深度學(xué)習算法應(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 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習算法定義與機器學(xué)習的流程；了解常用機器學(xué)習算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習算法 2. 機器學(xué)習的分類 3. 機器學(xué)習的整體流程來自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習 大V講堂——雙向深度學(xué)習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學(xué)習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習深度學(xué)習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習深度學(xué)習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習作為機器學(xué)習分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，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)習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
第7章 有監(jiān)督學(xué)習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習-Xgboost 第15章來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習算法的語音識別 基于深度學(xué)習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(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![]()
值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學(xué)習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習：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這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Infima框架文檔手冊學(xué)習與基本介紹 Infima框架文檔手冊學(xué)習與基本介紹 時間：2021-07-09 10:41:55 Infima是一個樣式框架，專門為內(nèi)容導(dǎo)向型網(wǎng)站而設(shè)計。Infima 與現(xiàn)有 CSS 框架（例如 Bootstrap、Bulma）之間來自：百科![]()
云知識 Gatsby 框架文檔手冊學(xué)習與基本介紹 Gatsby 框架文檔手冊學(xué)習與基本介紹 時間：2021-07-09 10:47:45 Gatsby 是一個基于 React 的免費、開源框架，可以幫助開發(fā)人員構(gòu)建快速的網(wǎng)站和應(yīng)用程序。 Gatsby文檔手冊學(xué)習與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科![]()
別、自動機器學(xué)習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習的發(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)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 VuePress框架文檔手冊學(xué)習與基本介紹 VuePress框架文檔手冊學(xué)習與基本介紹 時間：2021-07-09 10:44:03 VuePress 是基于 Vue 前端開發(fā)框架的靜態(tài)站點生成工具。 VuePress文檔手冊學(xué)習與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科![]()
支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、M來自：百科![]()
華為云計算 云知識 昇騰AI軟件棧框架管理器功能框架介紹 昇騰AI軟件棧框架管理器功能框架介紹 時間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型，并來自：百科![]()
術(shù)，包括優(yōu)化的機器學(xué)習算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學(xué)習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
密竹機器人自動化軟件是一個機器人開發(fā)和運行平臺，可在此平臺上開發(fā)并適合企業(yè)需求的機器人軟件。 訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高的工作，“人機協(xié)作”是未來趨勢，讓機器人做它能做的，讓人做更有價值的。通過提升業(yè)務(wù)流程效率助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來自：專題![]()
特別是深度學(xué)習的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習 支持多種自動學(xué)習能力，來自：專題![]()
包。 課程目標 通過本課程的學(xué)習，使學(xué)員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學(xué)習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學(xué)習框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。來自：百科
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