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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![]()
、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![]()
斷嘗試調整超參來迭代模型；或在實驗階段，有一個可以優(yōu)化訓練的性能的想法，則會回到開發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過程可見下圖。 開發(fā)階段：準備并配置環(huán)境，調試代碼，使代碼能夠開始進行深度學習訓練，推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調試。 實驗階段：調整數(shù)據集、調整超參等，通過來自：專題![]()
全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測 第4章 AI進階篇階段總結直播&問題答疑 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)據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式來自：百科![]()
云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據集對預置的模型進行重訓練，快速構建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 使用戶掌來自：百科![]()
ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調優(yōu)，在速度和精度上超過人工調優(yōu)。來自：專題![]()
課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領域的基礎知識； 3、學習多項AI領域的經典算法； 4、掌握一定的模型調優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章來自：百科![]()
分支。 課程簡介 本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學習方法完成計算機視覺任務的方法以及應用場景。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術的原理和應用場景。 3、掌握目標檢測技術的原理和應用場景。 4、掌握圖像分割技術的原理和應用場景。來自：百科![]()
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) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學習 第5節(jié)來自：百科![]()
AI開發(fā)痛點分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學習Demo演示 第6節(jié) 課程總結 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)據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Trai來自：百科![]()
，所以在與很多圖像處理需求的客戶深度溝通后，其緊迫性與重要性不言而喻。如今國內眾多圖像處理的公司越來越多，各種低價內卷的情況經常發(fā)生，而華為云 圖像識別 Image的出現(xiàn)，讓我看到了解決這個問題的可能性。 華為云圖像識別 Image 是一種基于深度學習技術的服務，能夠準確識別圖像中的來自：百科![]()
免費體驗 ：一鍵完成商超商品識別模型部署:步驟1：準備工作 注意事項 免費體驗：一鍵完成商超商品識別模型部署:步驟1：準備工作 Hive源表:注意事項 DRS遷移MySQL數(shù)據庫實施步驟:詳細步驟 口罩檢測（使用新版自動學習實現(xiàn)物體檢測應用）:步驟1：準備工作 垃圾分類（使用新版自動學習實現(xiàn)圖像分類）:步驟1：準備工作來自：百科
