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- 深度學(xué)習(xí)指南 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(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
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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(guò)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(lái)自：百科
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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![]()
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![]()
本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann來(lái)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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
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。 課程目標(biāo) 通過(guò)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) 華為云 面向未來(lái)的智來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實(shí)融合新動(dòng)能 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實(shí)融合新動(dòng)能 時(shí)間：2023-11-08 14:51:16 今年以來(lái)，云計(jì)算大模型競(jìng)相涌現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)賽道可以說(shuō)是“百舸爭(zhēng)流”。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到傳統(tǒng)制造業(yè)無(wú)不在思考：來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 軟件開(kāi)發(fā)必讀！華為云軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗(yàn)指南 軟件開(kāi)發(fā)必讀！華為云軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗(yàn)指南 時(shí)間：2023-07-27 14:43:25 云計(jì)算 軟件開(kāi)發(fā) 華為云軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts產(chǎn)品入口>> 7月7日-9日，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價(jià)值 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價(jià)值 時(shí)間：2024-05-14 15:43:10 在技術(shù)領(lǐng)域，創(chuàng)新是引人注目的產(chǎn)物。華為云Web3節(jié)點(diǎn)引擎服務(wù)NES（以下簡(jiǎn)稱：華為來(lái)自：百科![]()
【華為全聯(lián)接大會(huì)2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺(tái) 【華為全聯(lián)接大會(huì)2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺(tái) 時(shí)間：2024-09-29 14:40:23 【華為全聯(lián)接大會(huì)2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開(kāi)展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開(kāi)展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。來(lái)自：專題![]()
實(shí)驗(yàn)考試（LAB）使用華為云 GaussDB 服務(wù)實(shí)例，通過(guò)實(shí)例的 “登錄”鍵（ DAS 服務(wù)）連接數(shù)據(jù)庫(kù)，完成所有實(shí)驗(yàn)考試。 手冊(cè)下載 GaussDB學(xué)習(xí)指南 什么是 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支來(lái)自：專題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解：構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來(lái)自：百科![]()
我們誠(chéng)邀與您一起： ●體驗(yàn)和分享最新的ICT技術(shù)在行業(yè)的深度創(chuàng)新和最佳實(shí)踐； ●系統(tǒng)學(xué)習(xí)和深度實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、鯤鵬、異騰、容器、微服務(wù)、DevOps、數(shù)據(jù)庫(kù)、 區(qū)塊鏈 、數(shù)據(jù)通信、移動(dòng)邊緣計(jì)算等ICT開(kāi)放能力； ●深度參與openEuler、openGauss、MindSpo來(lái)自：百科![]()
不支持多AZ 深度歸檔存儲(chǔ)（受限公測(cè)） 不支持多AZ 設(shè)計(jì)可用性 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 99.99% 低頻訪問(wèn)存儲(chǔ) 99% 歸檔存儲(chǔ) 99% 深度歸檔存儲(chǔ)（受限公測(cè)） 99% 設(shè)計(jì)可用性-多AZ 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 99.995% 低頻訪問(wèn)存儲(chǔ) 99.5% 歸檔存儲(chǔ) 不支持多AZ 深度歸檔存儲(chǔ)（受限公測(cè)）來(lái)自：專題![]()
DELETE等，例如刪除對(duì)象、取消多段上傳任務(wù)。 生命周期轉(zhuǎn)換請(qǐng)求 在生命周期規(guī)則執(zhí)行過(guò)程中，標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)、歸檔存儲(chǔ)或深度歸檔存儲(chǔ)，低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為歸檔存儲(chǔ)或深度歸檔存儲(chǔ)，歸檔存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為深度歸檔存儲(chǔ)時(shí)，產(chǎn)生的生命周期轉(zhuǎn)換請(qǐng)求。 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)計(jì)費(fèi)說(shuō)明 OBS 請(qǐng)求費(fèi)用的計(jì)費(fèi)說(shuō)明，如表2所示。 表2來(lái)自：專題![]()
“用”，全面云使能支持應(yīng)用開(kāi)發(fā)及深度用云 “管”，全球5大運(yùn)維中心，多種運(yùn)維服務(wù)選擇 華為云Stack 技術(shù)創(chuàng)新圖譜 深度用云，是業(yè)務(wù)與技術(shù)深度融合的成果。華為云Stack在技術(shù)領(lǐng)域積極探索、不斷創(chuàng)新、持續(xù)積累，將業(yè)務(wù)訴求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，賦能政企實(shí)現(xiàn)深度用云 點(diǎn)擊 了解更多 訪問(wèn)華為云Stack官網(wǎng)，獲取更詳細(xì)資料來(lái)自：百科
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