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- 深度學(xué)習(xí)理論研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 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 Expr來(lái)自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科![]()
類的水平。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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)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(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、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)。 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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 存儲(chǔ)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì) 存儲(chǔ)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-05-25 15:55:17 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展中，分布式云存儲(chǔ)呈現(xiàn)快速的市場(chǎng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，有兩點(diǎn)原因驅(qū)動(dòng)： 1. 云存儲(chǔ)從專有設(shè)備變?yōu)橥ㄓ迷O(shè)備，簡(jiǎn)單管理、低TCO，并支持大規(guī)模線性擴(kuò)展； 2. 新興業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
，機(jī)載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合，有效支撐空管業(yè)務(wù)。 空管數(shù)據(jù)智能化，輔助業(yè)務(wù)決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合，基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，面向智能化沖突管理、智能化空中交通流量管理、智能化規(guī)劃管理、智能化進(jìn)離場(chǎng)排序、智能化機(jī)場(chǎng)運(yùn)行等場(chǎng)景，輔助業(yè)務(wù)決策。 數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用，打造智慧化空管來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-05-25 15:50:38 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，整體有3個(gè)趨勢(shì)： 1. 閃存 從機(jī)械硬盤到閃存盤。性能100倍提升?？傮w擁有成本降低。 2. 云化 從集中式架構(gòu)到分布式云化加過(guò)。從兩節(jié)點(diǎn)到數(shù)千節(jié)點(diǎn)。新業(yè)務(wù)上線由月到天。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) VR視頻的發(fā)展趨勢(shì)如何？ VR視頻的發(fā)展趨勢(shì)如何？ 時(shí)間：2020-09-08 11:27:56 5G到來(lái)，VR行業(yè)迎來(lái)成本高昂、瞬時(shí)互動(dòng)、內(nèi)容欠缺的挑戰(zhàn)，華為提供巨幕影院、360全景視頻、8K現(xiàn)場(chǎng)直播等一站式VR視頻解決方案，為用戶帶來(lái)身臨其境全方位沉浸式視來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 政務(wù)大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì) 政務(wù)大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2020-10-15 15:15:37 運(yùn)用大數(shù)據(jù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、完善社會(huì)治理、提升政府服務(wù)和監(jiān)管能力正成為趨勢(shì)，各國(guó)相繼制定實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略性文件，大力推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)政務(wù)數(shù)據(jù)共享開放及社會(huì)大數(shù)據(jù)融合。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 可信數(shù)據(jù)流通發(fā)展趨勢(shì) 可信數(shù)據(jù)流通發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2020-09-11 15:20:49 數(shù)據(jù)是戰(zhàn)略資源和新的生產(chǎn)要素，在尊重?cái)?shù)據(jù)主權(quán)和保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私的前提下，依靠 區(qū)塊鏈 、數(shù)據(jù)安全交換、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，華為云可信數(shù)據(jù)流通解決方案助力客戶行業(yè)內(nèi)甚至跨行業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值交換和全程可追溯。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生近幾年的發(fā)展趨勢(shì) 云原生近幾年的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-06-30 18:08:44 在最近的幾年里，云原生技術(shù)呈現(xiàn)如下幾個(gè)明顯的發(fā)展趨勢(shì)： 趨勢(shì)1 軟硬一體化：傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、計(jì)算能力與云原生技術(shù)生態(tài)開始深度對(duì)接。 趨勢(shì)2 基于網(wǎng)格的服務(wù)治理來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邊云協(xié)同發(fā)展趨勢(shì)分析 邊云協(xié)同發(fā)展趨勢(shì)分析 時(shí)間：2020-08-20 09:58:00 邊云協(xié)同解決方案，基于云原生的開放架構(gòu)，構(gòu)建邊云業(yè)務(wù)協(xié)同能力。打造面向5G、AI時(shí)代的ICT基礎(chǔ)設(shè)施，助力企業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 邊緣計(jì)算重裝上陣，邊云協(xié)同賦能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes在行業(yè)內(nèi)的發(fā)展趨勢(shì) Kubernetes在行業(yè)內(nèi)的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-06-17 19:04:34 Kubernetes作為眾多開源平臺(tái)中的一個(gè)，憑借著先進(jìn)的架構(gòu)理念和活躍的社區(qū)生態(tài)，熱度持續(xù)上升。Kubernetes也是近30年來(lái)增長(zhǎng)最快的開源項(xiàng)目之一。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的由來(lái)及發(fā)展趨勢(shì) 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的由來(lái)及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2022-10-14 10:33:19 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 生態(tài)平臺(tái)發(fā)展啟示 目前，市場(chǎng)上對(duì)平臺(tái)、生態(tài)等概念的解讀與詮釋有很多，但生態(tài)是基于開放平臺(tái)來(lái)進(jìn)行承載這一觀點(diǎn)獲得了業(yè)內(nèi)共識(shí)。下面從產(chǎn)業(yè)價(jià)值角度來(lái)自：百科
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