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- 深度學(xué)習(xí)工程師的4個(gè)檔次 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)工程師的4個(gè)檔次 相關(guān)內(nèi)容
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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：百科云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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
- 深度學(xué)習(xí)工程師的4個(gè)檔次 更多內(nèi)容
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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： 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![]()
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。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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 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)平臺來自：百科![]()
、自動機(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![]()
華為認(rèn)證云服務(wù)工程師HCIA-Cloud Service，培養(yǎng)與認(rèn)證具備使用各類云服務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行應(yīng)用部署及維護(hù)能力的工程師，一起來了解一下其學(xué)習(xí)地圖吧！ 立即學(xué)習(xí) 最新文章 訊方實(shí)訓(xùn)云平臺——加速教育高質(zhì)量發(fā)展的“數(shù)字底座”！ TBE及其優(yōu)勢特性 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解 DLI 的基本概念和應(yīng)用場景。 2、掌握DLI的數(shù)據(jù)和隊(duì)列管理基本能力。 3、掌握DLI SQL的基本開發(fā)能力。 4、掌握DLI客戶端的基本使用能力。 課程大綱 第1章 DLI概述 第2章 服務(wù)購買 第3章 數(shù)據(jù)管理 第4章 隊(duì)列管理 第5章 SQL作業(yè) 第6章 客戶端工具和SDK來自：百科![]()
MRS 集群部署以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識。 課程簡介 本課程主要介紹MRS服務(wù)的基本概念，MRS集群部署過程中重要參數(shù)的解析、注意事項(xiàng)，以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解MRS服務(wù)的基本概念以及組件的基礎(chǔ)知識及使用場景。 2、掌握MR來自：百科![]()
課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括DAYU的概述、DAYU平臺H CS 部署、DAYU平臺各模塊核心功能。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解DAYU基本概念和典型場景。 2、掌握DAYU各模塊核心功能。 3、掌握DAYU平臺基礎(chǔ)操作。 課程大綱 第1章 DAYU概述 第2章來自：百科![]()
計(jì)與管理、 數(shù)據(jù)庫安全 及運(yùn)維。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主流架構(gòu)和應(yīng)用場景。 2、掌握DWS的數(shù)據(jù)字典與SQL語法。 3、掌握DWS的對象設(shè)計(jì)與管理。 4、掌握DWS的安全管理。 5、掌握DWS的集群管理及運(yùn)維。 課程大綱 第1章 DWS概述 第2章來自：百科![]()
HCS環(huán)境的搭建，以及大數(shù)據(jù)分層遷移上云方案和案例的介紹，助您掌握MRS大數(shù)據(jù)服務(wù)的進(jìn)階技能。 課程簡介 本課程為大家介紹MRS服務(wù)在HCS環(huán)境的部署，以及大數(shù)據(jù)分層遷移上云方案及數(shù)據(jù)對比方法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握MRS服務(wù)在HCS場景下的部署方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 DLI高級工程師課程 DLI高級工程師課程 時(shí)間：2020-12-11 16:02:45 SQL高級功能、Spark和Flink程序開發(fā)是大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的必要掌握的知識，本課程通過視頻+課件的干貨形式，期望通過學(xué)習(xí)，幫助提升大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的實(shí)際技能。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括DLI來自：百科![]()
儲過程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。 3、掌握DWS的高可用方案。 4、掌握DWS的HCS場景下的運(yùn)維管理。 課程大綱 第1章 SQL進(jìn)階（高級） 第2章 分布式執(zhí)行 第3章 基礎(chǔ)性能調(diào)優(yōu)來自：百科![]()
檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(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。來自：專題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機(jī)銷量分析》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機(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)的背景知識引入，通過物聯(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%的知識點(diǎn)，帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。來自：專題![]()
，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者，提供便來自：專題
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