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算法和應用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 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 華為云來自：百科至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科
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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據集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搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。 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 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章來自：百科![]()
化層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對位置和形變的敏感度，同時還可降低網絡中的參數和計算量；全連接層將局部特征通過權值矩陣組裝成完整的圖像，完成特征空間到真實類別空間的映射，最終的圖像分類便是由全連接層完成的。有了這樣一個神經網絡后，我們還需要用大量數據集對它進行來自：百科![]()
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自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡 華為云來自：百科![]()
華為云計算 云知識 確定實體和屬性的方法 確定實體和屬性的方法 時間：2021-06-02 14:29:34 數據庫 在數據庫邏輯模型建設中，確定實體和屬性的方法： 定義實體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應的注釋內容。來自：百科![]()
分析確定與描述，通過TBE算子加速庫接口也可實現數據格式的轉換。離線模型生成器收到神經網絡生成的中間圖并對中間圖中的每一節(jié)點進行描述，逐個解析每個算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當前算子的輸入數據來源，獲取上一層中與當前算子直接進行銜接的算子類型，通過TBE算子加速庫的接口進來自：百科![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質都是對圖像數據進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經網絡，學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員來自：百科![]()
根據當前TBE框架可支持的計算描述API，可采用如下公式來表達Sqrt算子的計算過程 算子代碼的實現可分為以下步驟： 1.算子入參 shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：Tensor的數據類型，用來自：百科![]()
Processing）服務，基于對視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學習多模態(tài)信息分析技術，快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯網在線視頻的內容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘要：基于視頻的內容相來自：百科![]()
算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應神經網絡算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convolution，在一個網絡中同一類型的算子可能存在多個。 算子名稱（來自：百科![]()
多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經網絡與海量訓練數據，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科![]()
開發(fā)者可利用平臺的數據集訓練自己的模型，或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓練平臺與推理服務平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓練環(huán)境提供標注樣本，支撐模型訓練；算法庫是提供開箱可用的神經網絡算法倉庫，模型庫來自：其他
