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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?qū)ε枷到y(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(jīng)網(wǎng)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(diào)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(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(nèi)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(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(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)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(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 用戶如何評價云市場商品 用戶如何評價云市場商品 時間：2021-03-19 18:17:56 云市場 用戶指南 本文為您介紹購買了華為云云市場商品之后，如何發(fā)布相關的評價。 1、登錄華為云云市場首頁。 2、單擊“買家中心”。 3、進入我的云市場>已購買的服務頁面。來自：云商店![]()
額和訂單量信息。 評價管理 買家對購買的商品進行評價后，服務商可在“賣家中心>評價管理”進行回復操作。 操作步驟 1、進入賣家中心頁面。 2、單擊左側導航的“交易管理 > 評價管理”，設置查詢條件。 3、選擇要回復的評價，單擊“回復”。 4、在評價詳情頁查看評價內(nèi)容，單擊“回復”。來自：云商店![]()
數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對業(yè)務指標和數(shù)據(jù)質(zhì)量進行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗，幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。 免費注冊 立即購買 數(shù)據(jù)質(zhì)量基本功能介紹 數(shù)據(jù)質(zhì)量：可控可檢驗 數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對業(yè)務指標和數(shù)據(jù)質(zhì)量進行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗，幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。 業(yè)務指標監(jiān)控來自：專題![]()
通過學習大數(shù)據(jù)分析功能將區(qū)域的每一個學生的學習情況呈現(xiàn)出來，同時通過制定以自主學習為導向的學習指標體系，促進學生自主學習能力提升。根據(jù)學生學習情況特征，針對知識薄弱項，通過大數(shù)據(jù)智能分析，精準推薦相關資源幫助學生學習。 （3）考試大數(shù)據(jù) 學業(yè)評價是教育教學中的重要組成部分，有效的學業(yè)評價對于了解學生的學習情況、發(fā)來自：云商店![]()
與教學內(nèi)容、學生學習、教學能力、學校管理、社會公眾服務的融合，推進智慧學習、智慧教學、智慧科研、智慧評價、智慧管理及智慧校園一體化發(fā)展，打造“人人皆學、處處能學、時時可學”的區(qū)域智慧教育環(huán)境，推動信息技術與教育全面深度融合，提升教與學的效率和效果，促進教學、學習和管理方式創(chuàng)新，提來自：云商店![]()
支持教師自評、互評、小組評、領導評等不同的評價方式，靈活設置評價指標，評價結果自動分析匯總、一鍵推送至任課教師。管理員根據(jù)學校要求靈活設置評價時間、評價對象和評價指標。學生通過電腦登錄平臺，根據(jù)要求完成針對老師的教師評價，一鍵提交即可。告別紙質(zhì)評價回收難、統(tǒng)計難、分析難問題。支持統(tǒng)計結果一鍵發(fā)布至老師。老師通過來自：云商店![]()
00，擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標準，包括Inception score和FID等。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。來自：百科![]()
進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTor來自：百科![]()
位構建產(chǎn)品質(zhì)量防護盾，是各行業(yè)保障產(chǎn)品高質(zhì)量的重要課題。 如何保障軟件質(zhì)量？保障高質(zhì)量的產(chǎn)品研發(fā)，需要在軟件開發(fā)生命周期中實現(xiàn)有效的質(zhì)量管理與控制，讓缺陷在開發(fā)、測試、部署各階段無處遁形。從華為公司自身實踐來看，需要從代碼質(zhì)量、CI/CD流程質(zhì)量、持... 引子 質(zhì)量是產(chǎn)品的生命來自：百科![]()
職業(yè)發(fā)展：職業(yè)路徑；職業(yè)發(fā)展規(guī)劃；就緒計劃。 持續(xù)提升：學習成長地圖；在線學習；評估與反饋；績效評價。 用友NC智慧協(xié)同解決方案 幫助企業(yè)在云服務時代打破溝通壁壘、促進業(yè)務協(xié)作，提高管理和工作效率，實現(xiàn)社交化溝通與分享，賦能員工與團隊、激發(fā)組織活力；實現(xiàn)統(tǒng)一工作入口，企業(yè)數(shù)據(jù)深度連接的平臺；打造企業(yè)協(xié)作和高來自：百科![]()
個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學來自：專題
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