- 深度學(xué)習(xí)圖像分割數(shù)據(jù)擴(kuò)增方式 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自:百科華為云計(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
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自:百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(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
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華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問(wèn)來(lái)自:百科
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)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。來(lái)自:百科
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
并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開(kāi)發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程,學(xué)員可以對(duì)設(shè)備接入IoT平臺(tái)上報(bào)數(shù)據(jù),基于AI對(duì)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景有一個(gè)了解。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
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理,以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自:百科
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)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)行探索來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來(lái)的方向,云數(shù)據(jù)庫(kù)是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維管理,數(shù)據(jù)庫(kù)遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景出具解決方案的能力。 課程簡(jiǎn)介 課程覆蓋了華為云對(duì)各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫(kù)遷移方案和來(lái)自:百科
什么是數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)的云數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)取 免費(fèi)的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)登錄入口_華為 GaussDB 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件免費(fèi)版 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)_云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)嗎_MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自:專題
通用插件開(kāi)發(fā)模型,與預(yù)置插件相匹配使用,提高應(yīng)用程序的靈活性 行業(yè)數(shù)據(jù)分析 對(duì)行業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進(jìn)行數(shù)理邏輯推算,輸出結(jié)果,深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢(shì),更好實(shí)現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測(cè)、姿態(tài)估計(jì)等近10種微調(diào)任務(wù),覆蓋大部分視覺(jué)感知場(chǎng)景。來(lái)自:專題
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