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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(zhuǎn)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 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 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 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![]()
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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(wǎng)絡，可以快速搜索到符合場景及描述的相關圖片。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![]()
什么是工業(yè)數(shù)字模型驅(qū)動引擎:產(chǎn)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(jù)法律規(guī)定，識別刀槍、毒品等違禁內(nèi)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(nèi)容 產(chǎn)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(shù)據(jù)/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(chǎn)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(nèi)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(nèi)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(shù)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(nèi)容，結果的可解釋性較差?？梢?，將LLM和KG協(xié)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(shù)據(jù)，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(nèi)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(shù)據(jù)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
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