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- 深度學習需要的數(shù)學基礎 內容精選 換一換
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課程簡介 人工智能的技術歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學基礎知識。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎知識及應用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識及應用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應用。來自：百科
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來自：百科華為云計算 云知識 學習Python編程需要什么基礎：變量 學習Python編程需要什么基礎：變量 時間：2021-03-25 19:58:06 變量名必須是字母或_開頭，以雙下劃線開頭和結尾的變量是python特殊方法的專用標識，如__init__()代表類的構造函數(shù)，供解釋器使用；來自：百科
- 深度學習需要的數(shù)學基礎 更多內容
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返回值不是必須的，如果沒有return語句，則Python默認返回值None； 函數(shù)的參數(shù)是函數(shù)與外部溝通的橋梁，它可接收外部傳遞過來的值；在函數(shù)內部中給參數(shù)賦值不會影響調用者；在函數(shù)內部修改可變類型的參數(shù)會影響到調用者。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?????????????華為云學院來自：百科![]()
華為云計算 云知識 學習Python編程需要什么基礎：文件 學習Python編程需要什么基礎：文件 時間：2021-03-25 20:05:33 文件是我們儲存信息的地方，我們經常要對文件進行讀、寫等操作 在Python中，我們可用Python提供的函數(shù)和方法方便地操作文件。 文中課程來自：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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
句塊中的錯誤，從而讓except語句捕獲異常信息并處理。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在???????????????華為云學院 微認證：使用Python爬蟲抓取圖片 移動互聯(lián)，數(shù)據(jù)為王，本次微認證指導您使用Python網絡爬蟲從海量信息中識別、提取和存儲有用的信息，來自：百科![]()
微認證：使用Python爬蟲抓取圖片 移動互聯(lián)，數(shù)據(jù)為王，本次微認證指導您使用Python網絡爬蟲從海量信息中識別、提取和存儲有用的信息，可用于網絡內容分析、素材收集等場景。?????????????????? 立即學習 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來自：百科![]()
華為云計算 云知識 學習Python編程需要什么基礎：數(shù)據(jù)類型 學習Python編程需要什么基礎：數(shù)據(jù)類型 時間：2021-03-25 19:55:10 Python支持的標準數(shù)據(jù)類型主要有如下幾種： 數(shù)字：如整型（123）、布爾型（True/False）、浮點型（1.23） 字符串（String）：如來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 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![]()
的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章來自：百科![]()
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容與應用。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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、掌握神經網絡基礎理論。 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參、模型選擇的基本方法。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)網平臺來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 CBR中的基礎概念 CBR中的基礎概念 時間：2021-07-02 10:50:39 CBR中的常用基礎概念有： 1. 存儲庫 云備份使用存儲庫來存放備份，存儲庫分為備份存儲庫和復制存儲庫兩種。 2. 復制 復制是指將一個區(qū)域已經生成的備份 數(shù)據(jù)復制 到另一個區(qū)域。來自：百科
