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  • 深度學習 有監(jiān)督 無監(jiān)督 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關(guān)的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習 有監(jiān)督 無監(jiān)督 相關(guān)內(nèi)容
  • 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對雙向深度學習初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智
    來自:百科
    角落,給生活帶來極大便利。即便如此,依然很多人覺得深度學習高深莫測、遙不可及,的確,它有深奧之處,非專業(yè)人士難以企及,但也有親和力十足的一面,讓沒有基礎(chǔ)的小白也能輕松上手,感受深度學習的魅力,接下來要介紹的手寫數(shù)字識別模型訓(xùn)練正是如此。 手寫數(shù)字識別初探 手寫數(shù)字識別是計算機視
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  • 深度學習 有監(jiān)督 無監(jiān)督 更多內(nèi)容
  • 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。
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    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。
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    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
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    第7章 監(jiān)督學習-決策樹 第8章 監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 監(jiān)督學習-Bagging 第10章 監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 監(jiān)督學習-Boosting 第12章 監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 監(jiān)督學習-GBDT 第14章 監(jiān)督學習-Xgboost 第15章
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    目標學員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程,學員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù),基于AI對設(shè)備上報數(shù)據(jù)進行分析預(yù)測的實際應(yīng)用場景一個了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 物聯(lián)終端,數(shù)據(jù)源頭 第3章 華為云平臺搭建
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    華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ):深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計算機視覺基礎(chǔ):深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時間:2020-12-17 09:56:23 通過學習,您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點,并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論一定的認識,初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。
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    一邊打手機的情況,從而導(dǎo)致安全事故發(fā)生,人員監(jiān)督無法起到實時的監(jiān)督作用,或者事后監(jiān)測視頻篩查,既需要大量的人力和時間成本并且不具有主動性,所以建議引用打手機智能檢測算法解決此類問題,從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本,提高監(jiān)督效率,覆蓋更廣的監(jiān)督范圍,更能精確的監(jiān)測到作業(yè)人員打手機行為,加強安全管控。
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    原生技術(shù)生態(tài)開始深度對接。 趨勢2 基于網(wǎng)格的服務(wù)治理能力:服務(wù)治理與業(yè)務(wù)邏輯逐步解耦,服務(wù)治理能力下沉到基礎(chǔ)設(shè)施,服務(wù)網(wǎng)格以基礎(chǔ)設(shè)施的方式提供侵入的連接控制、安全、可監(jiān)測性、灰度發(fā)布等治理能力。 趨勢3 狀態(tài)應(yīng)用向云原生遷移:無狀態(tài)+Job類應(yīng)用趨于成熟,狀態(tài)應(yīng)用逐步成為
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    第1節(jié) 人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2節(jié) 人工智能與機器學習 第3節(jié) 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 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,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Tra
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    提示并推送到指定平臺,幫助經(jīng)營者實現(xiàn): 1、提升經(jīng)營管理效率:陽光廚房解決方案自動監(jiān)督后廚的干凈和衛(wèi)生;及時發(fā)現(xiàn)改進點。 2、提升顧客信賴度:后廚可視,讓顧客可以放心吃,安心吃。 3、廚房重點區(qū)域死角監(jiān)控:安裝華為HoloSens SDC攝像機對廚房重點區(qū)域進行視頻監(jiān)控。 基于華為HoloSens
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    擬合并剔除偏差較大的點,得到油位分界線。最后計算橢圓中有油與油部分的面積,將面積歸算至油枕端面圓形中得到最終的油位值。 將算法加載到攝像機內(nèi)部,利用攝像機AI芯片強大的分析推理能力,實現(xiàn)視頻畫面實時分析,通過深度學習算法準確判定變壓器油位是否處于油量不足狀態(tài);實時將主變油位發(fā)生
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    課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學習技術(shù)公開課,分為黃金、鉆石、王者三個階段,幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課,由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會貢獻者,Kubernetes社區(qū)Maintainer以及CN
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    時間:2021-07-01 11:23:14 云原生的代表技術(shù)容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)、不可變基礎(chǔ)設(shè)施和聲明式API。 其發(fā)展趨勢是:服務(wù)治理與業(yè)務(wù)邏輯逐步解耦,服務(wù)治理能力下沉到基礎(chǔ)設(shè)施,服務(wù)網(wǎng)格以基礎(chǔ)設(shè)施的方式提供侵入的連接控制、安全、可監(jiān)測性、灰度發(fā)布等治理能力,如華為ASM、谷歌GCP。
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    15:54:18 機器學習常見的分類3種: 監(jiān)督學習:利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù),使其達到所要求性能的過程,也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學習。常見的回歸和分類。 非監(jiān)督學習:在未加標簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的聚類。 強化學習:智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習,以使獎勵信號(強化信號)函數(shù)值最大。
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    、部門預(yù)算等專題分析;預(yù)算族譜中每個節(jié)點的規(guī)模分析和結(jié)構(gòu)分析。(三)預(yù)警功能。系統(tǒng)根據(jù)預(yù)算法、監(jiān)督法等規(guī)定,設(shè)置三階段四方面共計55項預(yù)警規(guī)則和指標,及時發(fā)現(xiàn)問題并按程序處理,提高監(jiān)督的效能。(四)法規(guī)政策庫??稍诰€查看預(yù)覽、下載相關(guān)法規(guī)政策。系統(tǒng)多源匯集信息,橫向貫通政府財政、
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    Istio的核心理念包括以下3點: 1. 非侵入式Sidecar注入技術(shù),將數(shù)據(jù)面組件注入到應(yīng)用所在的容器,通過劫持應(yīng)用流量來進行功能實現(xiàn),應(yīng)用感知。 2. 北向API基于K8s CRD實現(xiàn),完全聲明式,標準化。 3. 數(shù)據(jù)面與控制面通過xDS gRPC標準化協(xié)議通信,支持訂閱模式。
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