- 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘 內(nèi)容精選 換一換
-
來(lái)自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘 相關(guān)內(nèi)容
-
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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(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
- 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘 更多內(nèi)容
-
過(guò)了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練?又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫數(shù)字的模型呢?讓我們來(lái)一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域,需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,再使用模型來(lái)自:百科工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來(lái)自:百科
- 《Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.3.4 深度學(xué)習(xí)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 【數(shù)據(jù)挖掘】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 ( 有向圖本質(zhì) | 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) | 連接方式 | 學(xué)習(xí)規(guī)則 | 分類 | 深度學(xué)習(xí) | 機(jī)器學(xué)習(xí) )
- 《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》基本學(xué)習(xí)內(nèi)容總體概述
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度Q網(wǎng)絡(luò)(DQN)
- 深度學(xué)習(xí)模型在油田數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用
- [深度學(xué)習(xí)]CNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
- 《Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—2.7.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的分類
- 《Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—2.8 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理
- 《Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—2.10 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)