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- 深度學(xué)習(xí)的推薦算法上的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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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(mài)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：百科征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)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
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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)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科的深度學(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
- 深度學(xué)習(xí)的推薦算法上的應(yīng)用 更多內(nèi)容
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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![]()
華為云 面向未來(lái)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(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(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(lèi)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(lèi)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![]()
際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過(guò)50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、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)。來(lái)自：百科![]()
Connect在集團(tuán)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 ROMA Connect在集團(tuán)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 時(shí)間：2020-09-21 15:19:48 集團(tuán)企業(yè)完成子公司與集團(tuán)總部之間、集團(tuán)與外部合作伙伴之間的集成面臨這些瓶頸： 地域差異 集團(tuán)總部和集團(tuán)子公司、合作伙伴所處的地域不同，時(shí)區(qū)不同，降低了數(shù)據(jù)的時(shí)效性和可靠性。來(lái)自：百科![]()
????? 云上應(yīng)用的立體化運(yùn)維系統(tǒng)介紹 隨著越來(lái)越多企業(yè)應(yīng)用上云，云上應(yīng)用的規(guī)模與復(fù)雜度日趨增長(zhǎng)，對(duì)云上應(yīng)用的運(yùn)維，也提出了新的挑戰(zhàn)。華為云 AOM 、 APM 等運(yùn)維服務(wù)服務(wù)面向大規(guī)模企業(yè)應(yīng)用的運(yùn)維，在實(shí)踐中演進(jìn)并構(gòu)建了一套完整的面向云上應(yīng)用的立體化運(yùn)維系統(tǒng)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作來(lái)自：百科![]()
Connect在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上的應(yīng)用 ROMA Connect在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上的應(yīng)用 時(shí)間：2020-09-21 15:16:57 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有幾類(lèi)典型問(wèn)題： 難以集成設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù) 多品牌、多種類(lèi)的生產(chǎn)設(shè)備要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控管理，則設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)需要采集和上傳，不同品牌和種類(lèi)的設(shè)備，使用的數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)不一。來(lái)自：百科![]()
華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 時(shí)間：2020-12-08 17:38:18 本賽題圍繞生活場(chǎng)景-垃圾分類(lèi)，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的AI算法展開(kāi)，使用ModelArts等平臺(tái)和技術(shù)解決生活中的實(shí)際問(wèn)題。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 中經(jīng)社的“上云記” 中經(jīng)社的“上云記” 時(shí)間：2022-10-26 17:22:36 云小課 應(yīng)用與 數(shù)據(jù)集成平臺(tái) 【摘要】 始于開(kāi)源，成在ROMA 通過(guò)云原生技術(shù)領(lǐng)航者們不懈地耕耘 越來(lái)越多的企業(yè)選擇讓應(yīng)用 “生于云，長(zhǎng)于云” 邁向數(shù)字智能升級(jí)的新階段 其中，中經(jīng)社便走出了一條來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu) 傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-15 09:19:59 隨著行業(yè)企業(yè)上云意識(shí)和積極性的提高，上云比例和應(yīng)用深度顯著提升，云計(jì)算在企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理中的應(yīng)用已廣泛普及，學(xué)習(xí)本課程，了解傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu)設(shè)計(jì)，助力企業(yè)應(yīng)用上云。 課程簡(jiǎn)介 本來(lái)自：百科![]()
醫(yī)療健康數(shù)據(jù)大多存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)中心，如果數(shù)據(jù)中心發(fā)生自然災(zāi)害、黑客入侵等，那么患者的電子病歷就有可能會(huì)徹底丟失。 信息孤島 醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間沒(méi)有合理的互信機(jī)制和良好的分享機(jī)制，容易形成“信息孤島”，不利于數(shù)據(jù)的完整性和全面性。信息的可靠性以及在共享中信息的隨意修改都成為面臨的主要問(wèn)題。 重復(fù)醫(yī)療 由于各個(gè)醫(yī)院和機(jī)構(gòu)之間信來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點(diǎn) 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-08-31 16:35:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 隨著技術(shù)的發(fā)展，探索數(shù)據(jù)價(jià)值一直在持續(xù)，數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)也逐步在進(jìn)化。華為云針對(duì)企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案，數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處來(lái)自：百科![]()
于企業(yè)來(lái)說(shuō)，無(wú)疑是一種很成功的服務(wù)體驗(yàn)。 上云成本 自建MongoDB在人力、財(cái)力、時(shí)間、風(fēng)險(xiǎn)等四個(gè)方面具有較大的成本。 除了這些之外，我們也能經(jīng)常聽(tīng)見(jiàn)客戶(hù)的聲音，如依賴(lài)過(guò)度、性能差、競(jìng)爭(zhēng)力弱等，而隨著上云進(jìn)程的加快和各類(lèi)基礎(chǔ)云設(shè)施的完善，越來(lái)越多的企業(yè)把目光投向了 云數(shù)據(jù)庫(kù) 。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 為各行各業(yè)量身定做的特色OA應(yīng)用來(lái)了-上 為各行各業(yè)量身定做的特色OA應(yīng)用來(lái)了-上 時(shí)間：2022-12-12 15:27:19 協(xié)同辦公 數(shù)字化辦公 移動(dòng)OA辦公 智慧辦公 企業(yè)辦公 泛微OA 借助7大引擎可以為各個(gè)行業(yè)組織搭建符合業(yè)務(wù)需求的個(gè)性化應(yīng)用場(chǎng)景，以智能化、平臺(tái)化、全程電子化的方式滿(mǎn)足各類(lèi)辦公需求。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 企業(yè)上云面臨的困惑 企業(yè)上云面臨的困惑 時(shí)間：2021-01-25 14:45:17 相信不少想做業(yè)務(wù)上云的企業(yè)都會(huì)面臨多多少少的困惑，企業(yè)遷移上云的困惑一般有以下: 1、企業(yè)IT人員沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)，不具備設(shè)計(jì)遷移上云、實(shí)施遷移的技術(shù)能力，不清楚怎么遷移; 2、企業(yè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上云的趨勢(shì)分析 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上云的趨勢(shì)分析 時(shí)間：2021-03-05 11:33:09 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Express將來(lái)自：百科
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