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- 深度學習數(shù)據(jù)集的建立 內容精選 換一換
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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科的深度學習。 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。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科
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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內容與應用。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(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)絡來自：百科![]()
，建立網(wǎng)站可以樹立并提升企業(yè)形象，有利于增加用戶黏性和信息傳播。建立網(wǎng)站可以開拓商機，甚至發(fā)展來自全球各地的新用戶。在互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的今天，大部分建站需求已經(jīng)從實現(xiàn)：人無我有！轉變?yōu)閷崿F(xiàn)：人有我優(yōu)！ 云速建站-迅響定制適用客戶：互聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)站是企業(yè)的剛需，對于沒有網(wǎng)站的客戶來自：云商店![]()
有利于工作中不同角色的人員之間通過規(guī)范的命名和屬于進行交流； 4. 便于使用。 關于實體和屬性的命名建議： 實體名稱：分類域大寫+實體描述詞（全稱，首字母大寫）。 屬性名稱：使用全稱，首字母大寫，一些約定俗稱的空格縮寫。 避免英語和拼音的混用。 如果是縮寫，一定是英語的縮寫，避免使用拼音的聲母縮寫。 文中課程來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：百科![]()
名稱有效字符的范圍（避免使用非法字符出現(xiàn)在名稱中）； 3. 避免使用物理數(shù)據(jù)庫的保留關鍵字； 4. 命名盡量采用富有意義、易于記憶、描述性強、簡短及具有唯一性的英文詞匯，不準采用漢語拼音； 5. 制定項目組范圍內統(tǒng)一的命名規(guī)則，并嚴格遵守； 6. 名稱縮寫要達成約定。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?來自：百科![]()
降低了數(shù)據(jù)的時效性和可靠性。 云服務差異 集團總部和集團子公司、合作伙伴使用的云服務不一樣，調用不同的云服務存在困難。 網(wǎng)絡差異 集團總部和集團子公司、合作伙伴使用的網(wǎng)絡不一樣，公網(wǎng)、專網(wǎng)、VPN之間的對接難度很高。 ROMA Connect助力集團企業(yè)完成子公司與集團總部之間、來自：百科![]()
應用視角的拓撲地圖，用于展示業(yè)務流任務中應用之間的連接關系，方便用戶從應用維度查看應用之間的關系、業(yè)務中數(shù)據(jù)之間存在的關系。 > 基于對象的拓撲 對象視角的拓撲地圖，用于展示業(yè)務流任務中對象節(jié)點之間的連接關系，用戶可以從對象維度查看數(shù)據(jù)之間的關系，如開放的API、開放的數(shù)據(jù)源等。對象拓撲將中間的處理過程進行排除，從對象角度反映業(yè)務關系。來自：百科![]()
掌握ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成的基本原理 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.IT/OT融合 3. 數(shù)據(jù)源創(chuàng)建 4. 數(shù)據(jù)流轉集成場景 5. DLV 服務大屏展示環(huán)境監(jiān)控數(shù)據(jù) 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科![]()
15:46:18 繁多的AI工具安裝配置、數(shù)據(jù)準備、模型訓練慢等是困擾AI工程師的諸多難題。為解決這個難題，將一站式的 AI開發(fā)平臺 （ModelArts）提供給開發(fā)者，從數(shù)據(jù)準備到算法開發(fā)、模型訓練，最后把模型部署起來，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務。ModelArts的功能總覽如下圖所示。來自：百科![]()
級插件特性和完整的測試數(shù)據(jù)，付費模板與免費模板相比可極大減少您對網(wǎng)站的編輯時間。 為什么自己購買的模板和購買前看到網(wǎng)站展示的模板不一樣？ 模板購買后未安裝，需要安裝才能生效。模板安裝后使用的是后臺中您自行上傳的數(shù)據(jù)（如文章、圖片等），如果您想要模板顯示內容為展示的內容，建議您先備來自：專題![]()
，而不需要關心底層的技術。同時，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便來自：專題![]()
時間完成網(wǎng)站的編輯。如果您有一定的設計能力，也可以不選擇模板。然后您需要為您的網(wǎng)站增加一個便于記憶的入口，即網(wǎng)站域名。入口增加完成后，您需要在管理后臺設置您網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，比如上傳商品的圖片和文章，設置網(wǎng)站的配送方式、支付方式和營銷活動等。最后，需要在站點編輯中設置網(wǎng)站的前臺展示內容。來自：專題
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