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  • 深度學(xué)習(xí)的入門書籍 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(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(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)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)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。
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    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)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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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)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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)智能世界,數(shù)字化
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    云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(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)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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  • 深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(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)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)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(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下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)
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    企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下安全挑戰(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)頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊安全事件占近年來(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)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)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)背景知識(shí)引入,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“課程體系,涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%知識(shí)點(diǎn),帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。
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    法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)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)格要求應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,
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    檢測(cè)模型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)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類魔法方法的使用。
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    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)行業(yè)痛點(diǎn)分析入手,層層揭開(kāi)云計(jì)算神秘面紗。介紹了云技術(shù)特點(diǎn)和價(jià)值,以及華為云服務(wù)十幾個(gè)典型產(chǎn)品。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),了解云計(jì)算、華為云服務(wù),并對(duì)華為云使用有一定了解。 立即學(xué)習(xí) 彈性云服務(wù)器 E CS :輕松上云第一步
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    檢測(cè)模型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)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類魔法方法的使用。
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    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)數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),用戶將對(duì)云硬盤形成系統(tǒng)理解,掌握云硬盤相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤。
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    規(guī)則是建立在廣泛共識(shí)之上,更有利于產(chǎn)品發(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)品質(zhì)量,可以作為和其他程序員溝通標(biāo)準(zhǔn),若編碼規(guī)則是建立在廣泛共識(shí)之上,更有利于產(chǎn)品發(fā)展。 在線學(xué)習(xí) 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格灰度發(fā)布 微認(rèn)證 在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展大背景下,各個(gè)系統(tǒng)需要頻繁地
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    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)品質(zhì)量,可以作為和其他程序員溝通標(biāo)準(zhǔn),若編碼規(guī)則是建立在廣泛共識(shí)之上,更有利于產(chǎn)品發(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)品質(zhì)量,可以作為和其他程序員溝通標(biāo)準(zhǔn),若編碼規(guī)則是建立在廣泛共識(shí)之上,更有利于產(chǎn)品發(fā)展。 在線學(xué)習(xí) 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格灰度發(fā)布 微認(rèn)證
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    、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)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(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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)
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    錄就是描述學(xué)生數(shù)據(jù),通過(guò)這種格式數(shù)據(jù)可以描述許許多多其他學(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),有組織可共享大量數(shù)據(jù)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)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)數(shù)據(jù)不會(huì)丟失。第
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    利用這些豐富強(qiáng)大API快速開(kāi)發(fā)自己應(yīng)用和服務(wù),成為大家關(guān)注熱點(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
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