- 深度學(xué)習(xí)源于學(xué)習(xí)者內(nèi)部的動(dòng)力 內(nèi)容精選 換一換
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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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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
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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、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) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自:百科同一裸金屬服務(wù)器的多個(gè)高速網(wǎng)卡,其所在的高速網(wǎng)絡(luò)不能重復(fù)。 裸金屬服務(wù)器下發(fā)成功后不能再配置高速網(wǎng)絡(luò)。 二、增強(qiáng)高速網(wǎng)絡(luò) 1、增強(qiáng)高速網(wǎng)絡(luò)通過云數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)內(nèi)網(wǎng)互通互連,可以提供高質(zhì)量、高速度、低時(shí)延的內(nèi)網(wǎng)環(huán)境。 2、增強(qiáng)高速網(wǎng)絡(luò)基于上一代高速網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了軟硬件的優(yōu)化升級(jí),使租戶的裸金屬服務(wù)器可以跨POD互通。來自:百科本課程為AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃第二階段課程:AI進(jìn)階篇。本階段將由華為AI專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學(xué)習(xí)AI開發(fā)兩大熱門領(lǐng)域:圖像分類和物體檢測(cè)的模型開發(fā),正式入門AI代碼開發(fā)! 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開發(fā)者中的AI愛好者、學(xué)習(xí)者 課程目標(biāo) 了解、掌握 AI 開發(fā)的基本流程,完成常見 AI 模型的開發(fā)部署。 課程大綱 第1章 全流程 AI開發(fā)平臺(tái) 介紹-ModelArts來自:百科鏡像創(chuàng)建的運(yùn)行實(shí)例,它可以被啟動(dòng)、開始、停止、 刪除。每個(gè)容器都是相互隔離的、保證安全的平臺(tái)。 (3) Docker倉庫 (Repository) 倉庫是集中存放鏡像文件的場(chǎng)所。倉庫注冊(cè)服務(wù)器(Registy)上往往存放著多個(gè)倉庫,每個(gè)倉庫中又包含了多個(gè)鏡像,每個(gè)鏡像有不同的標(biāo)簽(Tag)。來自:百科華為云好望商城打手機(jī)智能檢測(cè)主要應(yīng)用于禁止打手機(jī)的場(chǎng)景下,利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)檢測(cè)是否有人員打手機(jī),實(shí)時(shí)上報(bào)違章人員信息,提高作業(yè)安全。 商品介紹 隨著科技的進(jìn)步,社會(huì)的發(fā)展,手機(jī)在人們生活中占了很大的比重,隨著手機(jī)使用的普及,為防止作業(yè)人員一邊作業(yè)一邊打手機(jī)的情況,從而導(dǎo)致來自:云商店第1章 企業(yè)應(yīng)用最廣泛的AI案例開發(fā): OCR文字識(shí)別 第2章 人工智能的詩與遠(yuǎn)方:NLP案例開發(fā) 第3章 (選修課)端云協(xié)同AI應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐 第4章 AI應(yīng)用篇階段總結(jié)直播&問題答疑 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)。來自:百科
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