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- 深度學習能用到基金行業(yè)嗎 內(nèi)容精選 換一換
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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(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科角落，給生活帶來極大便利。即便如此，依然有很多人覺得深度學習高深莫測、遙不可及，的確，它有深奧之處，非專業(yè)人士難以企及，但也有親和力十足的一面，讓沒有基礎(chǔ)的小白也能輕松上手，感受深度學習的魅力，接下來要介紹的手寫數(shù)字識別模型訓練正是如此。 手寫數(shù)字識別初探 手寫數(shù)字識別是計算機視來自：百科
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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(chǔ)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)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(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 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(jié)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和低來自：百科![]()
業(yè)案例、人工智能實訓室等部分組成。 想了解更多直播詳情，點擊新生態(tài)在線直播——《AI賦能未來，人才培養(yǎng)如何滿足發(fā)展需求》，進入華為云云市場直播間觀看精彩回放！ 云市場商品 云市場直播間 AI賦能未來，人才培養(yǎng)如何滿足發(fā)展需求 隨著政策導向、時代發(fā)展，人工智能相關(guān)人才缺口越來越大。來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 華為云智能編程助手賦能高校，揭示行業(yè)發(fā)展新動向 華為云智能編程助手賦能高校，揭示行業(yè)發(fā)展新動向 時間：2023-11-02 15:29:00 近日，哈爾濱工業(yè)大學（深圳）舉辦了一場名為“華為代碼大模型的方案與應(yīng)用”的主題活動?；顒泳劢勾a大模型的起源、發(fā)展及優(yōu)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)2.0用到的關(guān)鍵技術(shù)有哪些 大數(shù)據(jù)2.0用到的關(guān)鍵技術(shù)有哪些 時間：2021-05-24 09:23:03 大數(shù)據(jù) 隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)2.0需要對海量，多樣化，高并發(fā)的數(shù)據(jù)進行實時分析，交互式查詢。包含的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. MR批處理；Spar來自：百科![]()
央國企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 央國企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 未來央國企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來開展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價值，實現(xiàn)跨越式發(fā)展。 未來央國企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來開展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價值，實現(xiàn)跨越式發(fā)展。來自：專題![]()
基于云端訓練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學習、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學習、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 與華為自研芯片深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供低成本、高性能的邊緣AI算力來自：專題![]()
練生成的模型。 一些常用的指標，如準確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評估，最終獲得一個滿意的模型。 5.部署模型 模型的開發(fā)訓練，是基于之前的已有數(shù)據(jù)（有可能是測試數(shù)據(jù)），而在得到一個滿意的模型之后，需要將其應(yīng)用到正式的實際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)生數(shù)據(jù)中，進行預測、評價、或以可視化和報來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Web應(yīng)用解決方案主要用到哪些關(guān)鍵技術(shù)？ Web應(yīng)用解決方案主要用到哪些關(guān)鍵技術(shù)？ 時間：2021-05-19 09:09:07 Web應(yīng)用解決方案的實現(xiàn)，可以按照物理架構(gòu)和邏輯架構(gòu)，如下圖所示分為不同層級。 其中的關(guān)鍵技術(shù)，在物理架構(gòu)上主要覆蓋2個部分：一是來自：百科![]()
。 一鍵發(fā)布，一問即答，快速賦能業(yè)務(wù)場景 開發(fā)完成后，支持應(yīng)用秒級發(fā)布至PC、移動端或API服務(wù)，無縫對接企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)。 用戶可通過自然語言交互即時調(diào)用功能，降低使用門檻，提升業(yè)務(wù)響應(yīng)速度。 從高校到政企，AI助手賦能千行百業(yè) 高校場景：打造智慧學習與創(chuàng)作引擎 在高校領(lǐng)域，通過接來自：百科![]()
華為云EI引領(lǐng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型：賦能全球企業(yè)，共創(chuàng)智能未來 華為云EI引領(lǐng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型：賦能全球企業(yè)，共創(chuàng)智能未來 時間：2023-11-02 18:25:35 隨著人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的不斷應(yīng)用，人工智能逐漸成為企業(yè)發(fā)展的重要引擎。但由于人工智能領(lǐng)域缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標準，加上數(shù)據(jù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么情況下需要使用到微服務(wù)網(wǎng)關(guān) 什么情況下需要使用到微服務(wù)網(wǎng)關(guān) 時間：2023-08-14 16:00:33 微服務(wù) 微服務(wù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品入口>> 隨著云計算和容器化技術(shù)的發(fā)展，微服務(wù)架構(gòu)已經(jīng)成為了現(xiàn)代應(yīng)用程序開發(fā)的主流方式。微服務(wù)架構(gòu)將應(yīng)用程序拆分成多個小型服務(wù)，來自：百科
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