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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、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 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 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據集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 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 現在大多數的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有的神經網絡模型都是需要來自：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 物聯網平臺來自：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![]()
來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算機視覺基礎：語義理解 計算機視覺基礎：語義理解 時間：2020-12-15 10:08:35 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有一定的認識，初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。 講師介紹來自：百科![]()
華為云計算 云知識 圖引擎服務語義搜索Demo 圖引擎服務語義搜索Demo 時間：2020-11-25 11:05:08 本視頻主要為您介紹圖引擎服務語義搜索Demo的操作教程指導。 場景描述： 視頻圖中的語義搜索是一種新型的圖計算應用方向。 通過構建圖片中的事物的語義關系網絡，可以快速搜索到符合場景及描述的相關圖片。來自：百科![]()
什么是工業(yè)數字模型驅動引擎:產品介紹 方案概述:應用場景 初識Astro低代碼平臺 附錄:名詞解釋 方案概述:方案架構 方案概述:方案架構 方案概述:應用場景 附錄:名詞解釋 附錄:名詞解釋來自：百科![]()
根據法律規(guī)定，識別刀槍、毒品等違禁內容 垃圾廣告檢測 識別文本中含有推廣或者售賣意向的廣告內容 產品優(yōu)勢 識別準確 基于深度學習技術和海量敏感詞庫，審核準確率高，幫助企業(yè)客戶減少人工審核工作量，避免違規(guī)風險 智能語義分析 通過智能語義分析技術，避免單一關鍵詞匹配造成誤檢。例如：“路口交通”類詞匯不會造成誤檢 實時詞庫更新來自：百科![]()
許工廠的變化性。前信在智能排單在可用性上做了大量的工作。 • 知識庫構建能力：通過注塑領域的自然語言處理、語義解析、數據/信息/知識的自動提取等技術打造注塑領域的知識庫，解釋注塑相關的問題，并通過智能問答與工廠人員進行互動，成為輔助決策小幫手。 前信產品的擴展?jié)摿Γ盒袠I(yè)持續(xù)縱向深挖來自：云商店![]()
本課程主要內容包括：自然語言處理技術原理、實戰(zhàn)：構建專屬智能問答機器人。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術及應用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié) 對話機器人演示 第6節(jié) 課程總結 華為云 面來自：百科![]()
示形式。KG是符號化的知識庫，具備一定推理能力，且結果可解釋性較好。但存在構建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。LLM是參數化的概率知識庫，具備較強語義理解和泛化能力，但它是黑盒模型，可能編造子虛烏有的內容，結果的可解釋性較差?？梢?，將LLM和KG協同使用，同時利用它們的優(yōu)勢，是一種互補的做法。來自：百科![]()
時間：2020-10-30 15:12:04 圖像識別 （ Image Recognition ），基于深度學習和大數據，利用計算機對圖像進行分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術?；?span style='color:#C7000B'>深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能來自：百科![]()
藝賽旗機器人流程自動化軟件 IS-RPA 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，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：云商店
