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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(wǎng)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(jīng)元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科
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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![]()
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![]()
甚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(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參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
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 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企來自：百科![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
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華為云Stack 是面向政企的數(shù)字化轉型底座，基于云邊協(xié)同架構，通過本地化部署滿足合規(guī)要求，圍繞智能相關云服務和解決方案開展創(chuàng)新，深入行業(yè)，用AI使能政企智能升級和業(yè)務創(chuàng)新。 華為云作為華為數(shù)字化轉型的“底座”，通過華為歷次的數(shù)字化變革項目，沉淀了大量的實踐經(jīng)驗和產(chǎn)品解決方案能力，來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。來自：專題![]()
應用開發(fā)的經(jīng)驗和技巧。 看視頻，學CodeArts開發(fā) 持續(xù)更新CodeArts相關產(chǎn)品的介紹視頻以及開箱教學視頻，專家手把手帶你體驗操作，快速帶你上手CodeArts 上手實操，實戰(zhàn)深度體驗CodeArts 除了技術專家的精彩直播講解，開發(fā)者還能通過華為云開發(fā)者學堂的云實驗平臺來自：百科![]()
對實體經(jīng)濟而言，實現(xiàn)全面數(shù)字化也是一個學習、創(chuàng)新、提高的過程，需要大量的投入，消費者對服務質量的要求已經(jīng)不分線上線下，高標準成為對所有企業(yè)的、自然的，發(fā)自消費者內心的要求。為此，華為828 B2B企業(yè)節(jié)期間，有超萬款優(yōu)秀產(chǎn)品進行集中展示和推廣，其中包括華為云和生態(tài)伙伴精選的200多款熱門場景精品、近20來自：百科![]()
rknet（plan）、Zksync(plan)等在內的主流公鏈和Layer2網(wǎng)絡等納入其中，全面滿足開發(fā)者的多鏈接入需求。為了予以用戶更流暢的體驗，華為云NES致力在全球范圍內，擢升極速接入與響應的服務能力，目前在亞太地區(qū)的節(jié)點響應時延已降至100ms以下，仍處于業(yè)界領先地位。來自：百科![]()
rflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務開發(fā)者，不需關注模型或編碼，可使來自：專題![]()
Developer系列課程。本課主要給大家講解了大數(shù)據(jù)離線批處理的概念，應用場景，常用組件的使用方法，以及簡單介紹了離線批處理實戰(zhàn)?；A的部分是大數(shù)據(jù)離線批處理概念和應用場景。難點是各個組件的具體使用，以及組件之間的組合使用。 大數(shù)據(jù)實時檢索場景化解決方案 HCIP-Big Data來自：專題![]()
匯數(shù)”的智慧教育云平臺。深化信息技術與教學內容、學生學習、教學能力、學校管理、社會公眾服務的融合，推進智慧學習、智慧教學、智慧科研、智慧評價、智慧管理及智慧校園一體化發(fā)展，打造“人人皆學、處處能學、時時可學”的區(qū)域智慧教育環(huán)境，推動信息技術與教育全面深度融合，提升教與學的效率和效來自：云商店![]()
pore的結構以及設計 思路，接下來通過AI計算框架的問題與難點，介紹Mindspore的特性。最后通過基 于Mindspore的開發(fā)與應用來進入了解這一開發(fā)框架。 目標學員 需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和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 課程目標來自：百科
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