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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科云知識 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(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的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應用。來自：百科
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的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，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，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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(chǔ)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(luò)基礎(chǔ)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 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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)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(lǐng)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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學習領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員來自：百科![]()
車的檢測，具有速度快、準確率高的特點。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標檢測，更適合電梯內(nèi)的使用場景。標準測試場景下檢測率超過90%，錯誤率小于5%。 服務商簡介 上海考斯信息技術(shù)有限公司，是一家專注于計算機視覺及人工智能領(lǐng)域研究、應用的公司。公司自主研發(fā)的基于高清攝像頭里動態(tài)人臉檢來自：云商店![]()
也可實現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對中間圖中的每一節(jié)點進行描述，逐個解析每個算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當前算子的輸入數(shù)據(jù)來源，獲取上一層中與當前算子直接進行銜接的算子類型，通過TBE算子加速庫的接口進入算子庫中尋找來源算子的輸出數(shù)據(jù)描述，然來自：百科![]()
Processing）服務，基于對視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學習多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘要：基于視頻的內(nèi)容相來自：百科![]()
根據(jù)當前TBE框架可支持的計算描述API，可采用如下公式來表達Sqrt算子的計算過程 算子代碼的實現(xiàn)可分為以下步驟： 1.算子入?yún)?shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：Tensor的數(shù)據(jù)類型，用來自：百科![]()
算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convolution，在一個網(wǎng)絡(luò)中同一類型的算子可能存在多個。 算子名稱（來自：百科![]()
如何知道學習卡是否已激活成功？ 如果您在激活學習卡的過程中看到“學習卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來您可以登錄優(yōu)學院平臺，在【課程】菜單下可以看到學習卡對應的課程，證明學習卡已激活成功。 如果您既沒有看到學習卡成功激活的提示，也無法正常登錄，請重新激活學習卡或撥打來自：云商店![]()
多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務。來自：百科
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