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- 深度學(xué)習(xí)的入門書籍 內(nèi)容精選 換一換
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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(lái)解釋說(shuō)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(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科來(lái)自：百科
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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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)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(lái)自：百科
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(jí)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(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)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(jiǎn)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)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(jiǎn)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(guò)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)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(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn)，如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要，微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)，識(shí)別病毒并查殺隔離，保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 ￥88.00 立即購(gòu)買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重；暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”，利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自：專題![]()
《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的自販機(jī)銷量分析》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的自販機(jī)銷量分析》 在線課程 完成使命認(rèn)證即可免費(fèi)使用 《人人學(xué)IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識(shí)引入，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系，涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%的知識(shí)點(diǎn)，帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。來(lái)自：專題![]()
法應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng)，是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)（如網(wǎng)關(guān)）上，讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理，來(lái)自：專題![]()
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn)，如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要，微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)，識(shí)別病毒并查殺隔離，保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購(gòu)買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重；暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”，利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自：專題![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來(lái)自：專題![]()
ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群 在線課程 華為云入門 本課程從近年來(lái)的行業(yè)痛點(diǎn)分析入手，層層揭開(kāi)云計(jì)算的神秘面紗。介紹了云技術(shù)的特點(diǎn)和價(jià)值，以及華為云服務(wù)十幾個(gè)典型的產(chǎn)品。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，了解云計(jì)算、華為云服務(wù)，并對(duì)華為云的使用有一定的了解。 立即學(xué)習(xí) 彈性云服務(wù)器 E CS ：輕松上云第一步來(lái)自：專題![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來(lái)自：專題![]()
快來(lái)加入學(xué)習(xí)吧。 課程目標(biāo) 本課程針對(duì) OBS 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)有需求的用戶，通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)OBS對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)形成整體了解，學(xué)會(huì)在正確的場(chǎng)景下使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤。來(lái)自：專題![]()
規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 對(duì)軟件開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn)，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 在線學(xué)習(xí) 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格的灰度發(fā)布 微認(rèn)證 在互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展大背景下，各個(gè)系統(tǒng)需要頻繁地來(lái)自：專題![]()
對(duì)軟件開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn)，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 對(duì)軟件開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn)，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 在線學(xué)習(xí) 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格的灰度發(fā)布 微認(rèn)證來(lái)自：專題![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
錄就是描述學(xué)生的數(shù)據(jù)，通過(guò)這種格式的數(shù)據(jù)可以描述許許多多其他的學(xué)生。 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)是長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)，有組織的可共享的大量數(shù)據(jù)的集合。它具有以下三個(gè)特點(diǎn)。第一、永久存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)庫(kù)要提供數(shù)據(jù)長(zhǎng)期存儲(chǔ)的可靠機(jī)制。在系統(tǒng)出現(xiàn)故障以后，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)，保證存入數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)不會(huì)丟失。第來(lái)自：百科![]()
利用這些豐富強(qiáng)大的API快速開(kāi)發(fā)自己的應(yīng)用和服務(wù)，成為大家關(guān)注的熱點(diǎn)。 探險(xiǎn)尋寶之旅，選手需要在完成探險(xiǎn)算法題基礎(chǔ)上，通過(guò)DevStar的微服務(wù)代碼，實(shí)現(xiàn)在線編程、調(diào)試、運(yùn)行算法。并可以將API注冊(cè)到APIG，實(shí)現(xiàn)API代碼托管。官方提供了DevStar操作學(xué)習(xí)手冊(cè)哦。 賽事詳情來(lái)自：百科
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