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  • 深度學習物體個數(shù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
    來自:百科
  • 深度學習物體個數(shù) 相關內(nèi)容
  • 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
    來自:百科
    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
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  • 深度學習物體個數(shù) 更多內(nèi)容
  • 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(diào)參、模型選擇的基本方法。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要
    來自:百科
    華為云計算 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(nèi)容與應用。
    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
    15:12:04 圖像識別 Image Recognition ),基于深度學習和大數(shù)據(jù),利用計算機對圖像進行分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象的技術。基于深度學習技術,可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理
    來自:百科
    圖像標簽 可識別三千多種物體以及兩萬多種場景和概念標簽,一個圖像可包含多個標簽內(nèi)容,語義內(nèi)容非常豐富。更智能、準確的理解圖像內(nèi)容,讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準確。 圖1圖像標簽示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片內(nèi)容進行檢
    來自:百科
    技術及深度學習技術,對人員的精確檢測跟蹤,實現(xiàn)對人體倒地檢測分析檢測。 商品介紹 針對出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進行倒地檢測,算法采用機器視覺圖像感知技術,通過計算機視覺技術及深度學習技術,對人員的精確檢測、跟蹤,實現(xiàn)對人體倒地檢測分析檢測,智能分析精確區(qū)分人和干擾物體,如其他移動物體。
    來自:云商店
    便利。 華為云圖像識別 Image 是一種基于深度學習技術的服務,能夠準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容1。它廣泛用于圖像自動打標簽、圖像分類、特定物體檢測、基于圖像內(nèi)容的推薦等場景2。 華為云圖像
    來自:百科
    智能標注:智能標注是指基于當前標注階段的標簽及圖片學習訓練,選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標注,快速完成剩余圖片的標注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標注功能。 團隊標注:ModelArts提供了團隊標注功能,可以由多人組成一個標注團隊,針對同一個數(shù)據(jù)集進行標注管理。團隊標注功
    來自:專題
    中數(shù)百種場景、上千種通用物體及其屬性。讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時用戶發(fā)送待處理圖片,返回圖片標簽內(nèi)容及相應置信度。 圖像識別 Image 圖像識別(Image Recognition),基于深度學習技術,可準確識別圖像中的
    來自:百科
    全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測 第4章 AI進階篇階段總結直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training
    來自:百科
    課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領域的基礎知識; 3、學習多項AI領域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割
    來自:百科
    10:12:06 圖像標簽(Image Tagging),基于深度學習技術,可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準確 可識別多種物體、場景和概念標簽,更準確識別和理解圖像內(nèi)容 穩(wěn)定性高 提
    來自:百科
    AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理
    來自:專題
    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
    來自:百科
    算法設定的閾值為5人(包含5人)。 算法采用機器視覺圖像感知技術,通過計算機視覺技術及深度學習技術,對人員的精確檢測、跟蹤,實現(xiàn)對人體檢測分析檢測,智能分析精確區(qū)分人和干擾物體,如其他移動物體。特別適用于室內(nèi)外的高精度人員匯聚預警,可以排除因風吹草動、下雨下雪、刮風樹葉搖動、光影
    來自:云商店
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