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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入雙向對偶系統(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、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、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，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要來自：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內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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)網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網平臺來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云API入門學習賽AI人臉識別 華為云API入門學習賽AI人臉識別 時間：2020-12-09 11:47:10 華為云API入門學習賽·AI人臉識別，本賽事適用于了解華為云的API、以及學習基于華為云進行開發(fā)的初學者，目標是為華為云的開發(fā)者提供一個了解華為云Open來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 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)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
準確高效地輸出視頻結構化信息，為用戶構建強大、全面、便捷的視頻內容分析能力。 產品優(yōu)勢 準確識別：利用高精度的人臉檢測與識別服務，提供安全可靠的人臉布控、軌跡追蹤、人臉搜索等服務 穩(wěn)定可靠：支持大規(guī)模實時視頻分析，支持客戶各種復雜場景，穩(wěn)定運行，持續(xù)為客戶貢獻優(yōu)質服務 豐富高效：來自：百科![]()
AI虛擬主播 產品亮點 AI虛擬主播 高仿真人像 這款商品采用3D高仿真人像技術，能夠模擬人臉肌肉組織，實現(xiàn)精準的唇形、表情和動作。通過算法驅動人像模型，達到逼真的效果。 這款商品采用3D高仿真人像技術，能夠模擬人臉肌肉組織，實現(xiàn)精準的唇形、表情和動作。通過算法驅動人像模型，達到逼真的效果。來自：專題![]()
基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 時間：2020-12-02 11:19:20 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建人臉識別應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網絡；來自：百科![]()
時間：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉人臉識別，初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習，了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié)來自：百科![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機器學習、深度學習、訓練推理、科學計算、地震分析、計算金融學、渲染、多媒體編解碼。來自：百科![]()
同的節(jié)點上，數(shù)據(jù)修復時，將會在不同的節(jié)點上同時啟動數(shù)據(jù)重建，每個節(jié)點上只需重建一小部分數(shù)據(jù)，多個節(jié)點并行工作，有效避免了單個節(jié)點重建大量數(shù)據(jù)所產生的性能瓶頸，將對上層業(yè)務的影響做到最小化。 數(shù)據(jù)重建流程如圖2所示。 數(shù)據(jù)重建原理如圖3所示，例如當集群中的服務器F硬件發(fā)生故障時，物來自：百科
