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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：百科因此數(shù)據(jù)是機器學習中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識別算法都會基于它進行訓練和驗證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字，每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓練集，分為訓練集和測試集。訓練集涵蓋6萬張手寫數(shù)字圖片來自：百科
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本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術(shù)特點。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調(diào)節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來的智能世來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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![]()
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![]()
物體檢測 第3章 圖像分割 第4章 人臉識別 第5章 OCR 第6章 視頻分析 第7章 自然語言處理 第8章 語音識別 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Trainin來自：百科![]()
支持小程序、web端接入：通過支持小程序、web端接入，實現(xiàn)多渠道展示和客戶互動，擴大品牌影響力。6. 支持原生APP SDK嵌入：通過支持原生APP SDK嵌入，實現(xiàn)APP與平臺的無縫對接，提高用戶體驗。7. 客戶側(cè)無需APP或插件，接入零成本：通過客戶側(cè)無需APP或插件，接入零成本，降低企業(yè)來自：專題![]()
4、素材講解話術(shù)實時輔助：支持講解流程SOP配置、素材講解話術(shù)實時輔助、話術(shù)庫配置、關(guān)聯(lián)推薦話術(shù)等，提升銷售效果。 5、多渠道功能融合：深度結(jié)合企業(yè)微信、企微工作臺、小程序、web端等，實現(xiàn)多渠道客戶觸達。 6、5G原生視頻及實時音視頻：提供5G原生視頻及實時音視頻多種客戶觸達來自：專題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
實戰(zhàn)派帶你云上體驗機器學習，不會算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹，機器學習講解及實操演示、AI應(yīng)用學習方法介紹。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解行業(yè)趨勢及應(yīng)用前景、掌握機器學習的應(yīng)用，及如何進行AI應(yīng)用的學習。 課程大綱 第1節(jié)來自：百科![]()
A：可以掌握。首先在專業(yè)核心理論課方面：有充足合理的知識點配置，詳細的講解，平均每門課都有不少于50個重要的數(shù)據(jù)模塊。從安裝到具體應(yīng)用、調(diào)研落實、數(shù)據(jù)反饋，各個環(huán)節(jié)嚴格把控，讓學生能夠在實訓過程中掌握知識。 6、Q：你們的平臺很全面，功能也很強大，請問這個平臺只能學你們自己的課程么，我們學校老師可不可以自己新建課程？來自：云商店![]()
系統(tǒng)實時評測，每天更新排行榜一次，每個團隊每天有3次評測機會，所提交的模型得分可在大賽平臺頁面“提交作品”中實時查詢 5、 上榜選手有機會獲得官方送出的精美禮品 6、 官方會對排行榜定期代碼查重檢查，重復度過高會取消比賽資格，最終解釋權(quán)歸華為所有。 報名須知 1、報名方式：登錄大賽官網(wǎng)，點擊頁面右上方“立即報名”按鈕進行報名。來自：百科![]()
享場景化應(yīng)用開發(fā)的經(jīng)驗和技巧。 看視頻，學CodeArts開發(fā) 持續(xù)更新CodeArts相關(guān)產(chǎn)品的介紹視頻以及開箱教學視頻，專家手把手帶你體驗操作，快速帶你上手CodeArts 上手實操，實戰(zhàn)深度體驗CodeArts 除了技術(shù)專家的精彩直播講解，開發(fā)者還能通過華為云開發(fā)者學堂的云來自：百科![]()
Python圖像處理庫Pillow 第5章 Python機器學習庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡介 第8章 Keras簡介 第9章 pytorch簡介 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)來自：百科
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