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算法和應用示例。 課程簡介 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 華為云來自：百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。語音識別、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
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![]()
值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 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。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![]()
公布晉級結果，TOP15的隊伍晉級比賽。 （3）賽前賦能培訓及比賽用車發(fā)放（2019.8.5）：前往上海交大閔行校區(qū)參加為期2天的賽前賦能培訓，并領取比賽用車。若賽隊不參加現(xiàn)場賦能培訓可后續(xù)查閱平臺上賦能視頻，并提供地址，以便比賽主辦方郵寄比賽用車。 （4）決賽現(xiàn)場及頒獎：（2019來自：百科![]()
規(guī)格算力資源參加比賽。（建議使用ModelArts時，優(yōu)先使用免費規(guī)格算力） 特別說明：由于比賽會用到 OBS 存儲數(shù)據(jù)、模型、代碼等文件，OBS存儲會產(chǎn)生少量費用，因此在進行比賽操作前，務必要在本頁面領取代金券，以免賬號欠費。 七、報名須知 1、報名方式：登錄比賽官網(wǎng)，點擊頁面右上方“立即報名”按鈕進行報名來自：百科![]()
包括優(yōu)化的機器學習算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
科研單位、創(chuàng)客團隊等均可報名參賽。 賽制說明 本次大賽分為兩個階段，學習課程階段及長期刷榜階段。 學習課程 報名比賽后，參賽選手點擊頁面左側 “學習資料” 頁，進入課程。找到頁面【課堂】并點擊，即可開啟你的學習之旅。 本次課程由華為AI高級工程師，華為云AI開發(fā)者課程設計總監(jiān)、導來自：百科![]()
AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術為核心的各項應用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導向需要，各公司在AI技術方面的投資持續(xù)增長，計算機視覺已經(jīng)成為了相關算法占比最大，研發(fā)來自：百科![]()
計算機、自動化、電子信息、軟件工程等相關專業(yè)（非必要條件）的全日制專科、本科、研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊成員可預先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學習框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會也會提供完整的海選賽來自：百科![]()
華為云計算 云知識 ELB調度算法有哪些 ELB調度算法有哪些 時間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務器 負載均衡 算法模型 ELB調度算法有輪詢、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢 權重：支持 算法策略：根據(jù)后端服務器的權重，按來自：百科![]()
本次大賽分為報名&組隊、熱身賽（可選）、正式賽（包括初賽、復賽和決賽）等階段，其中熱身賽的目的是幫助選手進行前期訓練學習以及熟悉華為云大數(shù)據(jù)平臺，由選手自愿選擇報名并在華為云平臺進行比賽；初賽均由參賽隊伍下載數(shù)據(jù)在本地進行算法設計和調試，并通過大賽報名官網(wǎng)提交結果文件；復賽要求參賽者在華為云大數(shù)據(jù)平臺上進行數(shù)據(jù)來自：百科
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