- 深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí),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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科算法和應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)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(lái)自:百科
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從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自:百科
值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自:百科
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自:百科
包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益:來(lái)自:百科
針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索,快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法,對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè),挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等預(yù)測(cè)推理方法,預(yù)測(cè)系統(tǒng)將來(lái)是否會(huì)發(fā)生來(lái)自:百科
。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測(cè)。 AI開(kāi)發(fā)的目的是什么 AI開(kāi)發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉,從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,一般通過(guò)使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法,對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整來(lái)自:百科
個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來(lái)自:專題
準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快: 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來(lái)自:百科
網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺(tái),利用AutoDL技術(shù)開(kāi)發(fā)硬盤(pán)異常檢測(cè)模型。以來(lái)自:百科
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