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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(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習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(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![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(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![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：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![]()
、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(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 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎(chǔ)學習前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學練考，輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎(chǔ)學習前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學練考，輕松Get新知識 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展，來自：專題![]()
全球首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法的AI預(yù)測模型，預(yù)測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對多源豐富知識相結(jié)合，并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨特來自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。來自：專題![]()
0%~50% 極速轉(zhuǎn)碼 全球化region部署，柔性擴容，支持并行轉(zhuǎn)碼加速，滿足緊急發(fā)布需求 智享超清 提業(yè)界領(lǐng)先的視頻AI處理算法，視頻超高清體驗一直在線 視頻AI 基于深度學習、計算機視覺技術(shù)和海量數(shù)據(jù)，提供AI服務(wù)，提高效率 媒體處理 功能 媒體處理 MPC旨在提供經(jīng)濟、高效來自：專題![]()
轉(zhuǎn)碼模板：預(yù)置模板、智能模板、自定義模板滿足多樣化轉(zhuǎn)碼需求 媒體處理智享超清功能，讓存量片源節(jié)目超高清化，老片質(zhì)量高清化，提供更加清晰、順滑的AiMax觀看體驗。 視頻超分SR（4K）：對于720P~2K的影片，利用AI智能超分辨率技術(shù)，生成高品質(zhì)4K影片 視頻倍幀F(xiàn)RC：對于30fps及以來自：專題![]()
創(chuàng)建。 優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學習框架已經(jīng)可以運行在P1實例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務(wù)器主要用于計算加速場景，例如深度學習訓(xùn)練、推理、科學計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用軟來自：百科![]()
放。 優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學習框架已經(jīng)可以運行在P2v實例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2v型云服務(wù)器主要用于計算加速場景，例如深度學習訓(xùn)練、推理、科學計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用來自：百科![]()
。 優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學習框架已經(jīng)可以運行在P2vs實例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2vs型云服務(wù)器主要用于計算加速場景，例如深度學習訓(xùn)練、推理、科學計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)來自：百科![]()
265編碼格式，您也可以在轉(zhuǎn)碼時開啟高清低碼功能，在分辨率不變的情況下，碼率下降20%左右，從而降低直播流的分發(fā)成本。 視頻直播 服務(wù)提供預(yù)置轉(zhuǎn)碼和自定義轉(zhuǎn)碼兩種轉(zhuǎn)碼模板。兩種模板均支持開啟高清低碼。 預(yù)置轉(zhuǎn)碼模板：支持選擇視頻畫質(zhì)，視頻畫質(zhì)內(nèi)置了常用的流暢、標清、高清和超清四種視頻清晰度的標準模板和高清低碼模板。來自：專題
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