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- 深度學(xué)習(xí)新的研究方向 內(nèi)容精選 換一換
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特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
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云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(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。來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)新的研究方向 更多內(nèi)容
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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)來自：百科![]()
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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
個(gè)云原生技術(shù)棧將會(huì)進(jìn)入更高速發(fā)展的階段，圍繞K8s的技術(shù)棧將會(huì)與云計(jì)算的應(yīng)用、平臺(tái)、設(shè)備各層次進(jìn)行更深入的結(jié)合。 各類現(xiàn)代化的應(yīng)用都將會(huì)運(yùn)行在K8s之上，不僅僅是前些年已經(jīng)備受關(guān)注的以互聯(lián)網(wǎng)App、WebService為代表的無狀態(tài)應(yīng)用，而新型的諸如大數(shù)據(jù)、AI、分布式數(shù)據(jù)中間件來自：百科![]()
要專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理，不同行業(yè)對(duì)模型的需求差異大，需要針對(duì)特定行業(yè)進(jìn)行模型微調(diào)，開發(fā)一個(gè)智能化應(yīng)用門檻還是較高的。 缺少快速定制助手的工具開發(fā)平臺(tái) 目前市場(chǎng)上雖然有一些單一環(huán)節(jié)的低代碼開發(fā)工具，但缺乏全流程、低門檻的定制化開發(fā)平臺(tái)，難以滿足企業(yè)快速開發(fā)和迭代的需求。并且缺乏行來自：百科![]()
甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
碼意圖的信息會(huì)被丟失，比如：函數(shù)名稱、變量名稱、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義、變量類型定義、注釋信息等；因?yàn)槎M(jìn)制代碼是給CPU運(yùn)行用的，因此這些信息對(duì)計(jì)算機(jī)來說不是必須的，但這些信息對(duì)人類來理解代碼是有很大幫助的，這就大大的提升了二進(jìn)制代碼語義理解的難度。其次，為了更好的保護(hù)二進(jìn)制代碼的知識(shí)產(chǎn)來自：百科![]()
謝老師，華為云EI技術(shù)專家，10年人工智能/計(jì)算機(jī)視覺研究經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺識(shí)別、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)練過程。 課程目標(biāo)來自：百科![]()
發(fā)和設(shè)備供應(yīng)渠道。 在整個(gè)轉(zhuǎn)型過渡的階段，他也經(jīng)歷了IoT平臺(tái)的變遷，從2012年的指紋鎖產(chǎn)品（聯(lián)網(wǎng)授權(quán)，用于智能企業(yè)辦公），到2014年的工業(yè)MES采集器（用于汽車零部件的注塑行業(yè)），以及近年來火熱的AIoT，華為云MVP朱有鵬深感IoT領(lǐng)域的開發(fā)迭代速度飛快，新技術(shù)、新概念每來自：百科![]()
one-shot架構(gòu)搜索 第7章 在計(jì)算視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用 第8章 華為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索領(lǐng)域的進(jìn)展 第9章 開放性問題和未來方向 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持來自：百科![]()
1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握?qǐng)D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?qǐng)D像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 課程大綱 第1章 數(shù)字圖像基礎(chǔ) 第2章 圖像分類 第3章 目標(biāo)檢測(cè) 第4章 圖像分割 第5章來自：百科![]()
serverless的概念，這跟元戎的設(shè)計(jì)理念不謀而合。 “我們的思路與現(xiàn)在學(xué)術(shù)界的思潮是一致的，特別是Berkeley的幾篇論文讓我們產(chǎn)生了很多共鳴。我們也引用了論文中提到的‘通用Serverless’這一說法。所謂通用Serverless，應(yīng)該是可以支持有狀態(tài)的、程序能夠自動(dòng)并行的、可以在來自：百科![]()
企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)來自：專題![]()
地區(qū)）的高校、研究所的在讀研究生（碩士生、博士生）和已獲研究生入學(xué)資格的本科應(yīng)屆畢業(yè)生，同時(shí)積極動(dòng)員和歡迎國(guó)外高校研究生參賽。 【賽事介紹】 中國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽是一項(xiàng)面向中國(guó)研究生群體的學(xué)術(shù)競(jìng)賽活動(dòng)，是廣大研究生探索實(shí)際問題、開展學(xué)術(shù)交流、提高創(chuàng)新能力和培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)意識(shí)的有效平臺(tái)來自：百科![]()
1、參賽對(duì)象：凡具有正式學(xué)籍的研究生、已獲得讀研資格的本科生及本研貫通培養(yǎng)的學(xué)生有資格參賽。參賽選手所在研究生培養(yǎng)單位負(fù)責(zé)審核報(bào)名參賽資格。大賽組委會(huì)秘書處單位具有對(duì)參賽人員資格進(jìn)行抽查的權(quán)利。 2、參賽方式：參賽形式可以是個(gè)人或團(tuán)隊(duì)形式，且每人只能參加一支隊(duì)伍。以團(tuán)隊(duì)形式參賽的隊(duì)伍，每隊(duì)最多來自：百科![]()
大模型的方案與應(yīng)用”的主題活動(dòng)。活動(dòng)聚焦代碼大模型的起源、發(fā)展及優(yōu)勢(shì)，以及其在軟件研發(fā)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，旨在為學(xué)界與產(chǎn)業(yè)界提供一個(gè)交流與探討的平臺(tái)，共同推動(dòng)軟件研發(fā)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。 活動(dòng)期間，華為云 PaaS技術(shù)創(chuàng)新 Lab DevAI Lab負(fù)責(zé)人馬宇馳講述了代碼大模型的起源、發(fā)來自：百科![]()
走向數(shù)字化、智能化。 種業(yè)是農(nóng)業(yè)的“芯片”，是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性核心產(chǎn)業(yè)?；蛴N技術(shù)的難點(diǎn)之一在于研究對(duì)象極其復(fù)雜。“宇宙原子數(shù)量約為10的80次方，而在基因育種中，科學(xué)家研究對(duì)象的復(fù)雜度更遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過這個(gè)數(shù)字億萬倍。”吳剛介紹，華為推出的AI大模型，集合了技術(shù)創(chuàng)新、實(shí)踐來自：百科
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