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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間: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,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
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    華為云計算 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,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    華為云計算 云知識 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(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
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    華為云計算 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
    數(shù)字人是一種以數(shù)字形式存在于數(shù)字空間中的虛擬人物,它具有擬人或真人的外貌、行為特點(diǎn),并具備一定的智能和情感,可以進(jìn)行交互和表達(dá)。數(shù)字人也可以被稱之為虛擬形象、數(shù)字虛擬人、虛擬數(shù)字人等。數(shù)字人的核心技術(shù)主要包括計算機(jī)視覺、計算機(jī)圖形學(xué)、動作捕捉和驅(qū)動、圖像渲染和人工智能等。 服務(wù)型數(shù)字人:利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像合成、高度擬真的虛擬人。
    來自:專題
    云知識 視頻人物分析 視頻人物分析 時間:2020-12-25 14:09:15 視頻人物分析(Video Celebrity Analysis)是對視頻中出現(xiàn)的政治人物、名人明星等進(jìn)行識別分析并預(yù)警視頻中的敏感內(nèi)容,幫助您快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險。 更多視頻人物分析內(nèi)容:https://www
    來自:百科
    age),基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案,準(zhǔn)確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容,識別快速準(zhǔn)確,幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進(jìn)行識別并對涉黃程度量化,自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣
    來自:百科
    視頻標(biāo)簽 (簡稱VCT),基于深度學(xué)習(xí)對視頻進(jìn)行場景分類、人物識別、語音識別、文字識別等多維度分析,形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場景概念識別 基于對視頻中的場景信息的分析,輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場景標(biāo)簽 人物識別 基于對視頻中的人物信息的分析,輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識別視
    來自:百科
    建議搭配使用: 對象存儲服務(wù) OBS 4.視頻人物分析 對媒體視頻中的公眾人物進(jìn)行分析,準(zhǔn)確識別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 優(yōu)勢 簡單易用 操作簡單,輸入視頻即可得到人物分析結(jié)果 準(zhǔn)確識別 基于深度學(xué)習(xí) 人臉識別 ,自動識別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 快速高效 適用于多種
    來自:百科
    準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群,快速識別敏感信息 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識別并預(yù)警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、涉政敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高
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    內(nèi)容審核-文本是什么 內(nèi)容審核-文本是什么 時間:2020-09-16 10:28:34 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text),基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型,可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險,凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶體驗(yàn) 功能描述
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    索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻
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    涉黃檢測:可對圖像中涉黃信息進(jìn)行識別并對涉黃程度量化,自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容; 2. 涉政涉暴檢測:基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像,快速定位涉政、涉暴旗幟、武裝分子和火災(zāi)、血腥等場景; 3. 涉政敏感人物檢測:快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息; 4. 廣告檢測:可識別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像;
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    戶體驗(yàn) 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫,及時識別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊昵稱審核 對網(wǎng)站的用戶注冊信息進(jìn)行智能審核,過濾包含廣告、反動、涉黃等內(nèi)容的用戶昵稱 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高 海量詞庫 內(nèi)置海量詞庫,支持各種匹配規(guī)則
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    時間:2020-10-30 15:12:04 圖像識別 Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),利用計算機(jī)對圖像進(jìn)行分析和理解,以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)?;?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能
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    。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像 內(nèi)容審核 ,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等,幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ,采用人工智能文本檢測技術(shù)有效識
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