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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特
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    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(shì)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(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)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。
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    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(jué)領(lǐng)域的AI模型,都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)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(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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)
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    SRM/CRM非標(biāo)管家質(zhì)檢驗(yàn)貨指南 SRM/CRM非標(biāo)管家質(zhì)檢驗(yàn)貨指南 時(shí)間:2021-04-06 17:37:06 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 使用指南 行業(yè)解決方案 智能制造 商品鏈接:智造家透明工廠;服務(wù)商:廣州智造家網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 本文為您介紹SRM/CRM非標(biāo)管家質(zhì)檢驗(yàn)貨指南。 在非標(biāo)
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    車間的質(zhì)檢流程。質(zhì)檢流程的定義包括檢驗(yàn)項(xiàng)目、質(zhì)檢流程與質(zhì)檢方案等內(nèi)容。 檢驗(yàn)項(xiàng)目 檢驗(yàn)項(xiàng)目包含質(zhì)檢檢驗(yàn)項(xiàng)目與檢驗(yàn)子項(xiàng),并可對(duì)檢驗(yàn)項(xiàng)目、子項(xiàng)定義檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。檢驗(yàn)項(xiàng)目是綜合考慮質(zhì)檢過(guò)程中,高發(fā)的問(wèn)題屬性,用戶可自行定義。 質(zhì)檢流程 用戶可根據(jù)車間檢驗(yàn)的流程,來(lái)自定義質(zhì)檢環(huán)節(jié)。質(zhì)檢流程支
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    日志管理和分析:Elastic Stack提供了強(qiáng)大的日志管理和分析功能,可以幫助企業(yè)收集、存儲(chǔ)和分析大量的日志數(shù)據(jù)。通過(guò)Elasticsearch的深度搜索和數(shù)據(jù)分析能力,企業(yè)可以快速檢索和分析日志數(shù)據(jù),從中獲取有價(jià)值的信息和洞察,幫助企業(yè)解決問(wèn)題、優(yōu)化系統(tǒng)和提升業(yè)務(wù)效率。2. 數(shù)據(jù)可視化 和報(bào)表:Kibana作為Elastic
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    的對(duì)數(shù)據(jù)文件分析后進(jìn)到到標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)一部分。 2.標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn) 每一種 WAF 產(chǎn)品常有自身與眾不同的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)管理體系,分析后的數(shù)據(jù)文件會(huì)進(jìn)到到檢驗(yàn)管理體系中開(kāi)展標(biāo)準(zhǔn)配對(duì),查驗(yàn)該數(shù)據(jù)信息請(qǐng)求是不是合乎標(biāo)準(zhǔn),分辨出故意攻擊性行為。 3.解決控制模塊 對(duì)于不一樣的檢驗(yàn)結(jié)果,解決控制模塊會(huì)作出不一
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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)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
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