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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內容與應用。來自:百科的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解如下知識: 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 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)元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自:百科
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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兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科
典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實戰(zhàn)案例,配合代碼講解和精心設計的課后作業(yè),基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts進行動手實踐,充足算力供您使用,幫助您真正掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺;來自:百科
py”結尾的文件。 文件數(shù)(含文件、文件夾數(shù)量)不超過1024個。 文件總大小不超過5GB。 ModelArts訓練好后的模型如何獲??? 使用自動學習產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線,無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓練生成的模型,會存儲至用戶指定的 OBS 路徑中,供用戶下載。來自:專題
一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入,對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標來自:百科
量非常大。 評估病情,醫(yī)生需要精準的測量病灶體積,需對大量的二維影像進行病灶區(qū)域勾勒,耗費大量的精力(時間以小時級別計數(shù))。 方案優(yōu)勢 該場景下, 醫(yī)療智能體 具備的方案優(yōu)勢如下: 病灶的智能識別與分割。 病灶體積的自動精準測量,并與解剖學位置對應。 對分析結果自動三維重建,直觀呈現(xiàn),方便指導病人用藥治療。來自:百科
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