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- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理與實(shí)踐 內(nèi)容精選 換一換
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DevOps實(shí)踐與轉(zhuǎn)型路徑 DevOps實(shí)踐與轉(zhuǎn)型路徑 時(shí)間：2020-12-09 16:23:41 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程最后一課總結(jié)與回顧。本課程介紹了華為云端到端DevOps實(shí)現(xiàn)案例，從最佳實(shí)踐中深入理解De來自：百科來自：百科
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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：百科院在線平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測評。 內(nèi)容大綱： 1、人工智能基本知識(shí)體系； 2、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 3、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 5、Vega簡介、架構(gòu)和Pipeline； 6、網(wǎng)絡(luò)人工智能AutoML簡介； 7、電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)問題和挑戰(zhàn)及Vega在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用；來自：百科
- 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理與實(shí)踐 更多內(nèi)容
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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)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則來自：百科![]()
資源預(yù)熱至 CDN 加速節(jié)點(diǎn)?；顒?dòng)開始后，用戶訪問中所有靜態(tài)資源均由加速節(jié)點(diǎn)響應(yīng)，海量帶寬儲(chǔ)備保障用戶服務(wù)可用性，提升用戶體驗(yàn)。 CDN原理與實(shí)現(xiàn) 當(dāng)用戶訪問使用CDN服務(wù)的網(wǎng)站時(shí)，本地DNS服務(wù)器通過CNAME方式將最終域名請求重定向到CDN服務(wù)。CDN通過一組預(yù)先定義好的策略來自：專題![]()
Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(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。 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自：專題![]()
大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)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(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科![]()
Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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。 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自：專題![]()
Data Developer 大數(shù)據(jù)場景微認(rèn)證 03 包括初級和中級認(rèn)證 包括初級和中級認(rèn)證 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 HCIP-Big Data Developer HCIP-Big Data Developer [課程]大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)總指導(dǎo)來自：專題![]()
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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 源代碼與二進(jìn)制文件SCA檢測原理 源代碼與二進(jìn)制文件SCA檢測原理 時(shí)間：2021-12-06 10:10:31 【摘要】 SCA（Software Composition Analysis）軟件成分分析，通俗的理解就是通過分析軟件包含的一些信息和特征來實(shí)現(xiàn)對來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Serverless核心技術(shù)與最佳實(shí)踐 華為云Serverless核心技術(shù)與最佳實(shí)踐 時(shí)間：2023-05-12 11:45:35 函數(shù)工作流 FunctionGraph服務(wù)入口>> 一、Serverless簡介 軟件架構(gòu)的發(fā)展從原先的單體架構(gòu)到近十幾年來自：百科![]()
下一代遠(yuǎn)程協(xié)同開放平臺(tái)創(chuàng)新與實(shí)踐 下一代遠(yuǎn)程協(xié)同開放平臺(tái)創(chuàng)新與實(shí)踐 時(shí)間：2021-04-27 15:34:26 內(nèi)容簡介： 全球19萬員工的辦公都離不開遠(yuǎn)程協(xié)同技術(shù)。華為IdeaHub通過開放能力、工具、平臺(tái)，使能開發(fā)者，為基于協(xié)作平板的開發(fā)創(chuàng)新提供技術(shù)與權(quán)益的扶持，讓數(shù)字化從辦公走向生產(chǎn)。來自：百科![]()
Ops實(shí)踐及華為軟件開發(fā)云如何助力企業(yè)向DevOps轉(zhuǎn)型。 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠了解華為DevOps探究云端的軟件研發(fā)實(shí)踐，深度體驗(yàn)一站式云端DevOps平臺(tái)。 課程大綱 第1章 華為軟件開發(fā)云如何助力企業(yè)向DevOps轉(zhuǎn)型 第2章 華為精益DevOps研發(fā)實(shí)踐 華為云來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OBS 最佳實(shí)踐 OBS最佳實(shí)踐 時(shí)間：2021-07-01 17:36:27 云存儲(chǔ) 云服務(wù)器 云計(jì)算 云主機(jī) 對象存儲(chǔ) 1、拖拽上傳 OBS Browser+提供強(qiáng)大的拖拽上傳功能，用戶可以將本地的一個(gè)或多個(gè)文件或者文件夾拖拽到對象存儲(chǔ)的對象列表或者并行文件來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1.OBS準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自：百科![]()
可謂再好不過了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，來自：百科![]()
支撐華為20萬員工的IT運(yùn)營與服務(wù)體系實(shí)踐 支撐華為20萬員工的IT運(yùn)營與服務(wù)體系實(shí)踐 時(shí)間：2021-04-27 15:31:24 內(nèi)容簡介： 華為是一家擁有20萬員工的大型科技公司，其研發(fā)中心和分支機(jī)構(gòu)遍布全球，如何幫助研發(fā)人員快速獲取機(jī)器、數(shù)據(jù)庫等資源，幫助應(yīng)用開發(fā)人員提升應(yīng)用交付的效率與質(zhì)量，來自：百科![]()
均涌現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應(yīng)用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，從0開始，通過與環(huán)境的交互和試錯(cuò)，學(xué)會(huì)觀察世界、執(zhí)行動(dòng)作、合作與競爭策略。每個(gè)AI智能體是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要包含如下步驟： 1、通過GPU分析場景特征（自己，視野內(nèi)隊(duì)友，敵來自：專題
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