Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 深度學(xué)習(xí) 監(jiān)察 物體 內(nèi)容精選 換一換
-
來自：百科華為云計(jì)算 云知識 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，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
- 深度學(xué)習(xí) 監(jiān)察 物體 相關(guān)內(nèi)容
-
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：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 監(jiān)察 物體 更多內(nèi)容
-
![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 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 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![]()
華為云計(jì)算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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![]()
華為云計(jì)算 云知識 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)平臺來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)來自：百科![]()
15:12:04 圖像識別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識別和理來自：百科![]()
報(bào)表包括項(xiàng)目進(jìn)度、實(shí)施完成時(shí)間、階段等信息，管理者通過報(bào)表能實(shí)時(shí)掌握公司項(xiàng)目運(yùn)營情況。 2、監(jiān)察維度 通過泛微移動(dòng)應(yīng)用隨時(shí)對項(xiàng)目現(xiàn)場（主要針對需要硬件安裝情況）進(jìn)行驗(yàn)收，登記項(xiàng)目實(shí)施情況，反饋現(xiàn)場問題，拍照取證... OA系統(tǒng)根據(jù)監(jiān)察記錄信息，自動(dòng)形成項(xiàng)目監(jiān)察統(tǒng)計(jì)表，方便管理者能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理項(xiàng)目在前、中、后期出現(xiàn)的問題，不斷提高項(xiàng)目管理水平。來自：云商店![]()
。 圖像標(biāo)簽 可識別三千多種物體以及兩萬多種場景和概念標(biāo)簽，一個(gè)圖像可包含多個(gè)標(biāo)簽內(nèi)容，語義內(nèi)容非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容，讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1圖像標(biāo)簽示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢來自：百科![]()
便利。 華為云圖像識別 Image 是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的服務(wù)，能夠準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容1。它廣泛用于圖像自動(dòng)打標(biāo)簽、圖像分類、特定物體檢測、基于圖像內(nèi)容的推薦等場景2。 華為云圖像來自：百科![]()
中數(shù)百種場景、上千種通用物體及其屬性。讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時(shí)用戶發(fā)送待處理圖片，返回圖片標(biāo)簽內(nèi)容及相應(yīng)置信度。 圖像識別 Image 圖像識別（Image Recognition），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的來自：百科![]()
全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training來自：百科![]()
課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割來自：百科![]()
10:12:06 圖像標(biāo)簽（Image Tagging），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 可識別多種物體、場景和概念標(biāo)簽，更準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容 穩(wěn)定性高 提來自：百科![]()
AI 平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來自：專題![]()
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：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科
看了本文的人還看了
- 深度學(xué)習(xí)課程---室內(nèi)小物體目標(biāo)檢測
- 【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第12篇：產(chǎn)品物體檢測項(xiàng)目介紹,3.4 Fast R-CNN【附代碼文檔】
- 深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)檢測系列教程 13-300：YOLO 物體檢測算法
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.1.3 深度學(xué)習(xí)
- 深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)檢測系列教程 13-300：YOLO 物體檢測算法
- 深度學(xué)習(xí)
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.2 深度學(xué)習(xí)框架
- PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch）
- 深度學(xué)習(xí)修煉（一）——從機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)
- 【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第1篇：深度學(xué)習(xí),1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別【附代碼文檔】