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- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的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(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科征形成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
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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：百科云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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。來自：百科
- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用 更多內(nèi)容
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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![]()
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、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
甚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![]()
2、了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù)； 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)的使用方法； 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用； 6、了解網(wǎng)絡(luò)人工智能的在線課程體系及快速模型開發(fā)的技巧； 7、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![]()
檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 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。來自：專題![]()
檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 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。來自：專題![]()
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) 通過本課程的學(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 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企來自：百科![]()
試策略的執(zhí)行效果 Policy：Learner的輸出結(jié)果，游戲AI的策略 Reward：Actor的執(zhí)行結(jié)果的反饋，提供給Learner 重定向廣告推廣 場景概述 重定向廣告（Retargeting）是一種基于應(yīng)用、網(wǎng)頁廣告的定向技術(shù)，即針對(duì)廣告受眾（Audience）的瀏覽行為來自：專題![]()
課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)和廣泛應(yīng)用。 2、NAS的發(fā)展現(xiàn)狀。 課程大綱 第1章 引言 第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索: what and why 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的廣義框架 第4章 基于進(jìn)化的方法 第5章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索來自：百科![]()
華為云云原生黃金課程01：云原生開學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課，分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段，幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科![]()
支持基于Kubectl命令行工具和Kubernetes API的部署方式。 支持Helm部署方式及升級(jí)Kubernetes集群的功能。 支持在主機(jī)中以執(zhí)行Docker命令的方式，完成鏡像的構(gòu)建、上傳、拉取、運(yùn)行等操作，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的部署。 函數(shù)部署 函數(shù)部署支持以下特性： 支持將軟件包部署來自：專題![]()
時(shí)間：2020-09-11 15:40:16 按照民航局民航強(qiáng)國和“四強(qiáng)空管”的建設(shè)要求，結(jié)合華為優(yōu)秀數(shù)據(jù)實(shí)踐驗(yàn)證的方法論及豐富的 數(shù)據(jù)管理 工具，華為云為空管客戶提供 “方法論+管理體系+技術(shù)平臺(tái)+應(yīng)用場景”的組合服務(wù)，在智慧管制、智慧氣象、協(xié)同決策等空管業(yè)務(wù)上，用新一代管理方法論和數(shù)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 無狀態(tài)應(yīng)用/有狀態(tài)應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)的需求 無狀態(tài)應(yīng)用/有狀態(tài)應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)的需求 時(shí)間：2021-07-01 10:15:30 無狀態(tài)應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)的需求： ①Volume與pod生命周期保持一致； ②Volume擁有獨(dú)立的生命周期。 有狀態(tài)應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)的需求： ①Volume擁有獨(dú)立與pod的生命周期；來自：百科![]()
統(tǒng)計(jì)歷史上體驗(yàn)好和差的數(shù)據(jù)并進(jìn)行比對(duì)，同時(shí)記錄可能導(dǎo)致應(yīng)用出錯(cuò)的環(huán)境數(shù)據(jù)，包括出入?yún)?、調(diào)用鏈、資源數(shù)據(jù)、JVM參數(shù)等，基于EI（企業(yè)智能）引擎，對(duì)歷史數(shù)據(jù)在線訓(xùn)練與警告預(yù)測。 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)。來自：百科![]()
【中級(jí)】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ)，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)，交通效率，出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼，實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理。 車聯(lián)網(wǎng)解決方案深度解析，車輛駕駛行為的數(shù)據(jù)模擬實(shí)踐，探索車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)序列奧秘 適合人群：車聯(lián)網(wǎng)/大數(shù)據(jù)行業(yè)相關(guān)的開發(fā)、運(yùn)維工程師，以及社會(huì)大眾，高校師生來自：專題![]()
是指在計(jì)算機(jī)及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中確認(rèn)操作者身份的過程，從而確定該用戶是否具有對(duì)某種資源的訪問和使用權(quán)限，進(jìn)而使計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的訪問策略能夠可靠、有效地執(zhí)行，防止攻擊者假冒合法用戶獲得資源的訪問權(quán)限，保證系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的安全，以及授權(quán)訪問者的合法利益。對(duì)稱加密算法和非對(duì)稱加密算法都可以實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證。來自：百科
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