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- 深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域中三個(gè)大家 內(nèi)容精選 換一換
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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，并且在來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特來(lái)自：百科
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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(lèi)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
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ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫(xiě)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，再使用模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIS來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 17:04:48 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究方向之一，包括很多大家耳熟能詳?shù)乃惴?。人工智能技術(shù)可謂構(gòu)建在算法之上，我們需要運(yùn)用算法去實(shí)現(xiàn)我們的想法，因此，想要了解人工來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(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![]()
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。 課程大綱 第1章來(lái)自：百科![]()
謝老師，華為云EI技術(shù)專(zhuān)家，10年人工智能/計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)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(guò)程。來(lái)自：百科![]()
用、什么是大數(shù)據(jù) 本次 大數(shù)據(jù)培訓(xùn) 課程學(xué)習(xí)，我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開(kāi)始，到華為大數(shù)據(jù)解決方案介紹，接著分享華為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例，大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)認(rèn)證指南，幫助您深度了解“大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”。 了解詳情 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)，我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開(kāi)始，到華來(lái)自：專(zhuān)題![]()
外賣(mài)紅包推送策略及菜品推薦 了解更多 在線課程 涵蓋云、AI、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，輕松又高效的知識(shí)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 快速體驗(yàn)華為云服務(wù),輕松完成云上實(shí)踐 微認(rèn)證 權(quán)威認(rèn)證體系，助力職業(yè)發(fā)展 華為云學(xué)院 上華為云學(xué)院，Get更多前沿技能！ 立即學(xué)習(xí) 立即學(xué)習(xí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
分析、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像三個(gè)領(lǐng)域提供的專(zhuān)業(yè)AI研發(fā)平臺(tái)。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 提供開(kāi)放的、易于擴(kuò)展的平臺(tái)架構(gòu)。 提供端到端的AI賦能平臺(tái)加速AI的研發(fā)和應(yīng)用。 提供針對(duì)醫(yī)療行業(yè)的AI自動(dòng)建模工具。 提供醫(yī)療領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)的預(yù)置資產(chǎn)，提升企業(yè)的效率。 內(nèi)置大量生物醫(yī)療領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)分析流程，并結(jié)合華為特來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云端話(huà)團(tuán)圓 | 云市場(chǎng)祝大家元宵喜樂(lè)，新年圓圓滿(mǎn)滿(mǎn) 云端話(huà)團(tuán)圓 | 云市場(chǎng)祝大家元宵喜樂(lè)，新年圓圓滿(mǎn)滿(mǎn) 時(shí)間：2021-02-26 10:45:06 云市場(chǎng) 節(jié)日祝福 十五的月亮圓又圓,十五的湯圓甜又甜 今天，你吃湯圓了嗎？ 湯圓要好吃，還得用心嚴(yán)選，因?yàn)橛?ldquo;料”才會(huì)甜來(lái)自：云商店![]()
初踏入職場(chǎng)，進(jìn)入專(zhuān)業(yè)的軟件公司，對(duì)于我這樣一個(gè)沒(méi)有接觸過(guò)軟件開(kāi)發(fā)的新人來(lái)說(shuō)，起步就是一個(gè)很大的難題。若直接做開(kāi)發(fā)，則業(yè)務(wù)不熟練，代碼不規(guī)范，弊大于利;若僅做學(xué)習(xí)，則不能跟上項(xiàng)目的步伐，不能以最快的速度融入到工作中去。工作中面臨著很多困境。 對(duì)此我總結(jié)了以下經(jīng)驗(yàn)：在進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)工作中要重視每一個(gè)細(xì)節(jié)，不要忽視小來(lái)自：百科![]()
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車(chē)檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車(chē)越來(lái)越受歡迎，電瓶車(chē)起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)電瓶車(chē)被放置在樓道、室內(nèi)等封閉狹窄的環(huán)境內(nèi)，更容易導(dǎo)致火災(zāi)的發(fā)生。雖然已有相關(guān)法規(guī)禁止電瓶車(chē)進(jìn)入室內(nèi)，但對(duì)其管理依然是一個(gè)挑戰(zhàn)。 針對(duì)高層來(lái)自：云商店![]()
時(shí)間：2020-09-24 16:51:33 定制語(yǔ)音識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力，并可自定義語(yǔ)言模型?？筛鶕?jù)客戶(hù)特定需求深度定制，提升產(chǎn)品的人機(jī)交互體驗(yàn)。 產(chǎn)品特性 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化，語(yǔ)音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先 前沿技術(shù)來(lái)自：百科![]()
h、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一個(gè)存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，Logstash是數(shù)據(jù)提取、清洗和整理的中間件，而Kibana則是Elasticsearch的可視化管理分析界面。這三個(gè)組件的結(jié)合，使得Elastic Stack成為了一款功能強(qiáng)大的日志管理平臺(tái)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用，包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科![]()
RASR優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確率高 采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快 把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門(mén)的話(huà)題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS) 是一種自動(dòng)設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的模型。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)。來(lái)自：百科
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