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- 深度學(xué)習(xí)打比賽 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)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(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)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(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
隊(duì)員考試平均分（150分）+答辯作品得分（500分） 考試：參賽學(xué)員每人獨(dú)立考試（150分），參賽隊(duì)伍考試成績?yōu)楸窘M學(xué)員成績之和。 比賽：由參賽隊(duì)伍共同設(shè)計(jì)、開發(fā)完成。（5個(gè)評委每人100分打分）。 比賽作品考察維度： 1)功能完整性 2)系統(tǒng)架構(gòu)合理性 3)鯤鵬云服務(wù)應(yīng)用情況 4)技術(shù)創(chuàng)新性 5)系統(tǒng)展示效果來自：百科![]()
”區(qū)域，即華為云直播服務(wù)暫只在這些區(qū)域部署了直播中心。新開通的用戶，目前暫只支持“華北-北京四”區(qū)域。 購買 視頻直播 立即使用 比賽直播在線觀看 比賽直播在線觀看：直播間一起觀看體育賽事、演唱會(huì)等，觀眾實(shí)時(shí)互動(dòng)交流，低時(shí)延共享歡聚時(shí)刻。 事件直播：直播在線觀看高清直播除了黑白名單來自：專題![]()
（500分） 考試：參賽學(xué)員參賽學(xué)員每人獨(dú)立考試（150分），參賽隊(duì)伍考試成績?yōu)楸窘M學(xué)員成績的平均分。 比賽：由參賽隊(duì)伍共同設(shè)計(jì)、開發(fā)完成。（5個(gè)評委每人100分打分） 比賽作品考察維度： 1、功能完整性 2、系統(tǒng)架構(gòu)合理性 3、華為云鯤鵬云服務(wù)應(yīng)用情況 4、技術(shù)創(chuàng)新性 5、系統(tǒng)展示效果來自：百科![]()
公布晉級結(jié)果，TOP15的隊(duì)伍晉級比賽。 （3）賽前賦能培訓(xùn)及比賽用車發(fā)放（2019.8.5）：前往上海交大閔行校區(qū)參加為期2天的賽前賦能培訓(xùn)，并領(lǐng)取比賽用車。若賽隊(duì)不參加現(xiàn)場賦能培訓(xùn)可后續(xù)查閱平臺(tái)上賦能視頻，并提供地址，以便比賽主辦方郵寄比賽用車。 （4）決賽現(xiàn)場及頒獎(jiǎng)：（2019來自：百科![]()
科研單位、創(chuàng)客團(tuán)隊(duì)等均可報(bào)名參賽。 賽制說明 本次大賽分為兩個(gè)階段，學(xué)習(xí)課程階段及長期刷榜階段。 學(xué)習(xí)課程 報(bào)名比賽后，參賽選手點(diǎn)擊頁面左側(cè) “學(xué)習(xí)資料” 頁，進(jìn)入課程。找到頁面【課堂】并點(diǎn)擊，即可開啟你的學(xué)習(xí)之旅。 本次課程由華為AI高級工程師，華為云AI開發(fā)者課程設(shè)計(jì)總監(jiān)、導(dǎo)來自：百科![]()
像探索AD的影像學(xué)標(biāo)記對AD早期識(shí)別和及時(shí)預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識(shí)別準(zhǔn)確性，推動(dòng)和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù)，參賽選手將基來自：百科![]()
隊(duì)員考試平均分（150分）+答辯作品得分（500分） 考試：參賽學(xué)員每人獨(dú)立考試（150分），參賽隊(duì)伍考試成績?yōu)楸窘M學(xué)員成績之和。 比賽：由參賽隊(duì)伍共同設(shè)計(jì)、開發(fā)完成。（5個(gè)評委每人100分打分）。 比賽作品考察維度： 1)功能完整性 2)系統(tǒng)架構(gòu)合理性 3)鯤鵬云服務(wù)應(yīng)用情況 4)技術(shù)創(chuàng)新性 5)系統(tǒng)展示效果來自：百科![]()
隊(duì)員考試平均分（150分）+答辯作品得分（500分） 考試：參賽學(xué)員每人獨(dú)立考試（150分），參賽隊(duì)伍考試成績?yōu)楸窘M學(xué)員成績之和。 比賽：由參賽隊(duì)伍共同設(shè)計(jì)、開發(fā)完成。（5個(gè)評委每人100分打分）。 比賽作品考察維度： 1)功能完整性 2)系統(tǒng)架構(gòu)合理性 3)鯤鵬云服務(wù)應(yīng)用情況 4)技術(shù)創(chuàng)新性 5)系統(tǒng)展示效果來自：百科![]()
計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子信息、軟件工程等相關(guān)專業(yè)（非必要條件）的全日制?？?、本科、研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識(shí)，熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會(huì)也會(huì)提供完整的海選賽來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)間：2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語義分割，對圖像進(jìn)行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到來自：百科![]()
賽題為：“愛（AI）美食 – 通過小樣本學(xué)習(xí)進(jìn)行美食識(shí)別”。隨著越來越多AI應(yīng)用場景的涌現(xiàn)，在實(shí)際開發(fā)中，經(jīng)常會(huì)遇到訓(xùn)練樣本數(shù)量不足的問題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對大量已知分類的物體特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，然后根據(jù)小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，對少量新分類圖片進(jìn)行有效特征提取，準(zhǔn)確地識(shí)別出新的分類。來自：百科
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