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  • 深度學習的典型案例 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學習動機是建立模擬大腦分析學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學習應(yīng)用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關(guān)基本知識,其中包括深度學習發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學習工程中常見問題。 目標學員
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  • 深度學習的典型案例 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對雙向深度學習有初步認知。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    深度學習。 課程目標 通過本課程學習,使學員了解如下知識: 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學習背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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  • 深度學習的典型案例 更多內(nèi)容
  • 云知識 基于深度學習算法語音識別 基于深度學習算法語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)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原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    更好訓練效果。 本次訓練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強圖片 基于深度學習識別方法 與傳統(tǒng)機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓練模型,即深度學習深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學習算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學習模型。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下AI應(yīng)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(shù)方向,向您展示AI與IoT融合場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達能力方式及復雜訓練過程。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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    華為云計算 云知識 Nova典型操作 Nova典型操作 時間:2021-02-08 20:56:25 云計算 Nova是OpenStack中提供計算資源服務(wù)項目,作為OpenStack最核心項目,具有以下幾類典型操作:虛擬機生命周期管理,卷和快照管理操作,虛擬機卷操作,虛
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    更多精彩課程、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 云遷移基礎(chǔ) 本課程主要介紹什么是云遷移,上云遷移重要步驟,云遷移使用到工具,華為云遷移所提供專業(yè)服務(wù),以及華為云遷移成功案例分享。 報名學習 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob
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    華為云計算 云知識 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)典型配置方案 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)典型配置方案 時間:2021-05-24 09:41:03 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)典型配置方案如下圖所示,包含實時流處理、全文檢索、離線分析/數(shù)據(jù)挖掘、冷數(shù)據(jù)存儲等流程。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡
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    造VUCA時代高效能組織》,邀請作者王明蘭深度剖析敏捷轉(zhuǎn)型實施策略。 課程簡介 在這樣一個充滿不確定性VUCA時代,企業(yè)進行敏捷轉(zhuǎn)型已是必然趨勢。很多企業(yè)已經(jīng)嘗試過敏捷或正在敏捷轉(zhuǎn)型路上,他們在這個過程中也遇到了層層阻礙和各種挑戰(zhàn)。本課程重點闡述了敏捷轉(zhuǎn)型主流方法和實踐
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    指揮”核心價值,推動城市智能水系統(tǒng)持續(xù)演進、穩(wěn)定運行。 未來,華為云也將持續(xù)為新型基礎(chǔ)設(shè)施打造最強大引擎,讓速度與溫度并行,科技與生活共生,讓城市每一重面貌,都站上引人眺望舞臺。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行
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    華為云計算 云知識 典型企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 典型企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 時間:2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫 聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP):存儲/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動數(shù)據(jù)以支撐日常業(yè)務(wù)活動; 聯(lián)機分析處理(OLAP):存儲歷史數(shù)據(jù)以支撐復雜分析操作,側(cè)重決策支持。
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    執(zhí)行腳本來代替人工重復、繁瑣、程序化操作,從而達到提升效率作用。 通過 云手機 實現(xiàn)機器人流程自動化,我們應(yīng)用在以下幾個場景: ①手游云測:可以把一個玩家操作錄入后,通過編程來完成新手村任務(wù)測試;可以把游戲打成幾百個包,不同廠家,不同渠道都需要做測試;不管是新手村任務(wù)還是
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    時間:2020-12-01 15:31:03 實驗配置了AI1開發(fā)環(huán)境和典型樣例指導書,供您選擇感興趣案例完成應(yīng)用開發(fā)。 實驗目標與基本要求 ① 了解基于昇騰310進行智能應(yīng)用開發(fā)常用流程; ② 學習如何基于昇騰310(Atlas300)實現(xiàn)典型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)(Python)。 實驗摘要 1.準備環(huán)境
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    ,而是如何做問題。眾多企業(yè)已經(jīng)或正在敏捷轉(zhuǎn)型路上,并且或多或少已經(jīng)走上了DevOps轉(zhuǎn)型道路。從敏捷無敵到DevOps時代,四位大咖悉數(shù)出場,庖丁解牛,帶你了解各自心路歷程。本課程內(nèi)容包含精益、敏捷、DevOps、持續(xù)集成、持續(xù)交付等眾多話題,適合不同行業(yè)企業(yè)管理者、產(chǎn)
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    華為云計算 云知識 云手機典型應(yīng)用場景:云手游 云手機典型應(yīng)用場景:云手游 時間:2020-07-15 11:56:32 云手機 云游戲作為游戲行業(yè)熱門發(fā)展方向,通過視頻流化方式面向玩家提供免下載,脫離手機性能一種游戲服務(wù)方式,其本身包含了PC游戲流化和移動游戲流化。云手機作為云
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    GaussDB (for Cassandra)在氣象業(yè)中使用案例 GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用案例 時間:2021-06-17 17:09:10 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用案例如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、
    來自:百科
    調(diào)用接口前,您需要提前獲取到地區(qū)和終端節(jié)點,即下文中Endpoint值。 最佳實踐 本實踐使用DRS實時同步功能將本地Oracle數(shù)據(jù)庫實時遷移至華為云GaussDB。通過全量+增量同步,實現(xiàn)源數(shù)據(jù)庫Oracle和目標數(shù)據(jù)庫GaussDB數(shù)據(jù)長期同步。 總體性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB總體性能調(diào)優(yōu)思路為性
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