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  • 深度學習開發(fā)與算法崗 內容精選 換一換
  • 工智能的相關內容應用。 實驗目標基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構建DFCNN的 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡,并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應用
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用開發(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)AI兩大技術方向,向您展示AIIoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡的定義發(fā)展;熟悉深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練優(yōu)化;描述深度學習中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學習簡介 2. 訓練法則
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  • 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點,從解碼編碼、識別重建、歸納演繹、認知求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    了。如何使用深度學習框架MindSpore進行模型開發(fā)訓練?又如何在ModelArts平臺訓練一個可以用于識別手寫數(shù)字的模型呢?讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇準備 機器學習中的傳統(tǒng)機器學習深度學習都是數(shù)據(jù)驅動的研究領域,需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練,再使用模型對
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    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(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)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。
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    值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題,我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 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。
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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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
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    華為DevOps實踐 AppEngine開發(fā)專家培訓課程 華為云AppCube介紹開發(fā)實戰(zhàn) 查看更多 收起 動手實驗 學以致用,云上實操,真實云環(huán)境中體驗華為云服務,提升云上技術能力 故障識別根因定位服務實操 該實驗旨在指導用戶短時間內熟悉并掌握故障識別根因定位服務使用方式。 初級
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    7天玩轉性能&接口測試實戰(zhàn)營 華為云開發(fā) 華為云CodeArts云測培訓 華為DevOps實踐 AppEngine開發(fā)專家培訓課程 華為云AppCube介紹開發(fā)實戰(zhàn) 動手實驗 學以致用,云上實操,真實云環(huán)境中體驗華為云服務,提升云上技術能力 故障識別根因定位服務實操 該實驗旨在指導
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    即用,從而將枯燥的開發(fā)工作變成煥發(fā)開發(fā)者激情創(chuàng)造能力的過程。 官網(wǎng)學習通道:https://bbs.huaweicloud.com/contents/hot/codearts.html?utm_medium=hdc 初識CodeArts ,快速了解云上軟件開發(fā)神器 3分鐘看懂華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts
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