Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn) 內(nèi)容精選 換一換
-
征形成更抽象的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(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)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(xué)習(xí)的典型模型：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(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn) 相關(guān)內(nèi)容
-
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 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(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn) 更多內(nèi)容
-
![]()
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![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)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(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) 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![]()
圖喜好的維度，統(tǒng)計(jì)玩家對地圖的使用情況 查看詳情 相關(guān)課程產(chǎn)品推薦 完成實(shí)名認(rèn)證即可開始學(xué)習(xí) 車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ)，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)，交通效率，出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼，實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理 作為智能交通的基礎(chǔ)，來自：專題![]()
；從地圖喜好的維度，統(tǒng)計(jì)玩家對地圖的使用情況 查看詳情 展開詳情 相關(guān)課程產(chǎn)品推薦 完成實(shí)名認(rèn)證即可開始學(xué)習(xí) 車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ)，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)，交通效率，出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼，實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理 作為來自：專題![]()
角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等?；诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
本次初級課程，我們特邀多位專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學(xué)習(xí)TBE算子的最基礎(chǔ)，也是最常用的開發(fā)方式：DSL方式，讓你能夠進(jìn)行TBE自定義算子的開發(fā)并集成到Davinci模型進(jìn)行運(yùn)行。由淺到深、從原理到實(shí)踐，讓你學(xué)會(huì)如何基于TBE開發(fā)工具進(jìn)行自定義算子的開發(fā)。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)此課程，您將能夠： 1、解昇來自：百科![]()
在高級課程中，我們特邀了多位專家，帶領(lǐng)你學(xué)習(xí)TBE算子的進(jìn)階開發(fā)方式：TIK開發(fā)方式，讓你能夠?qū)懗龈`活更高效的TBE自定義算子。由淺到深、從原理到實(shí)踐，讓你學(xué)會(huì)如何基于TBE開發(fā)工具進(jìn)行自定義算子的開發(fā)。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)此課程，您將能夠： 1、了解昇騰AI處理器的架構(gòu)。 2、能夠基于TIK來自：百科![]()
時(shí)習(xí)知“學(xué)習(xí)地圖”可以解決人崗課匹配問題，讓企業(yè)精準(zhǔn)有效地開展培訓(xùn)業(yè)務(wù)。管理員根據(jù)不同崗位、不同職級員工的崗位人才要求，定制能力評估模型和學(xué)習(xí)計(jì)劃，創(chuàng)建不同的學(xué)習(xí)地圖，給員工指派不同的學(xué)習(xí)任務(wù)；學(xué)習(xí)地圖路徑式的課程引導(dǎo)，也能為員工的晉升提供清晰的職位發(fā)展方向，激發(fā)員工學(xué)習(xí)動(dòng)力。來自：百科![]()
Engine應(yīng)用測試發(fā)布流程 第7章 在線實(shí)訓(xùn)-App Engine應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)在線演練 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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，幫助學(xué)員熟悉接口測試使用場景和測試方法，了解DevCloud云測主要功能點(diǎn)和使用方法。 課程大綱 第1章 接口測試初探 第2章 華為云接口測試產(chǎn)品和典型場景 第3章 應(yīng)用場景實(shí)操介紹 第4章 接口測試轉(zhuǎn)商FAQ 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路來自：百科![]()
第二，該平臺(tái)是否具備知識(shí)安全防護(hù)系統(tǒng)？企業(yè)寶貴的財(cái)富知識(shí)是需要上傳至平臺(tái)，為員工賦能的，那么企業(yè)需要對平臺(tái)的隱私性、保密性提出高要求，選擇安全的平臺(tái)尤為重要，保障企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)不被泄露，保護(hù)企業(yè)的核心競爭力； 那選擇企業(yè)在線培訓(xùn)哪個(gè)平臺(tái)好？結(jié)合上述兩大平臺(tái)能力，企業(yè)如果需要開展線上培訓(xùn)，無論是給新員工培訓(xùn)還是給銷售團(tuán)來自：百科![]()
評論”，可查看評論信息。 PC端導(dǎo)出 在“我的直播”，可導(dǎo)出我的每個(gè)直播的數(shù)據(jù)。管理員可導(dǎo)出所有直播的數(shù)據(jù)。 回放直播 錄制直播 若直播時(shí)開啟錄制，直播結(jié)束后，可在直播首頁，單擊“歷史直播”進(jìn)行回看。 精彩回放 精選直播：管理員可在直播應(yīng)用后臺(tái)，將未開始或直播中的直播設(shè)置為“精選直播”，企業(yè)全員可以在“熱門推薦”中查看該直播。來自：專題![]()
時(shí)習(xí)知“學(xué)習(xí)地圖”可以解決人崗課匹配問題，讓企業(yè)精準(zhǔn)有效的開展培訓(xùn)業(yè)務(wù)。管理員根據(jù)不同崗位、不同職級員工的崗位人才要求，定制能力評估模型和學(xué)習(xí)計(jì)劃，創(chuàng)建不同的學(xué)習(xí)地圖，給員工指派不同的學(xué)習(xí)任務(wù)；學(xué)習(xí)地圖路徑式的課程引導(dǎo)，也能為員工的晉升提供清晰的職位發(fā)展方向，激發(fā)員工學(xué)習(xí)動(dòng)力。來自：百科![]()
機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機(jī)器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見算法 6. 案例講解 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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。來自：百科
看了本文的人還看了
- 深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)路線
- 動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)：優(yōu)化與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
- 【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第1篇：深度學(xué)習(xí),1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別【附代碼文檔】
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.1.3 深度學(xué)習(xí)
- 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）
- 深度學(xué)習(xí)算法中的集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合
- 深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展
- 深度學(xué)習(xí)
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.2 深度學(xué)習(xí)框架
- PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch）