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- 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)識別 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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。來自：百科更好的訓(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)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(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
- 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)識別 相關(guān)內(nèi)容
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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、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科云知識 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，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)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 需要來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)識別 更多內(nèi)容
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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： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(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的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
700，擅長大規(guī)模視覺識別、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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章來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間：2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook對Python編程語言有一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實(shí)驗(yàn)目標(biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)，您將能夠：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 性能管理的目標(biāo)有哪些 性能管理的目標(biāo)有哪些 時(shí)間：2021-07-01 15:51:49 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用性能管理 性能管理的目標(biāo) 1.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基本指標(biāo) 吞吐量； 響應(yīng)時(shí)間。 2.OLTP 在可接受的響應(yīng)時(shí)間基礎(chǔ)之上提供盡可能高的吞吐量。 降低單位資源消來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 文字識別中智能邊緣平臺應(yīng)用的優(yōu)勢 文字識別中智能邊緣平臺應(yīng)用的優(yōu)勢 時(shí)間：2020-08-20 09:33:49 商用文字識別（ OCR ）場景下，如單據(jù)、發(fā)票和回執(zhí)的文字識別，對數(shù)據(jù)安全性和應(yīng)用的性能要求非常高。 公有云提供強(qiáng)大的運(yùn)算能力能滿足應(yīng)用性能要求，IE來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：百科![]()
API、交流學(xué)習(xí)和實(shí)戰(zhàn)的平臺。 【賽事背景】 華為云已經(jīng)成為全球主要云服務(wù)供應(yīng)商，在華為云上開放了2400+ API，包括計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用服務(wù)、軟件開發(fā)服務(wù)、視頻、數(shù)據(jù)庫、EI智能等74+產(chǎn)品，如何利用這些豐富強(qiáng)大的API快速開發(fā)自己的應(yīng)用和服務(wù)，成為大家關(guān)注的熱點(diǎn)。 本次AI 人臉識別 賽，為華為云來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 時(shí)間：2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的目標(biāo)，是為用戶和各種應(yīng)用系統(tǒng)提供一個(gè)信息基礎(chǔ)設(shè)施和高效的運(yùn)行環(huán)境。 高效的運(yùn)行環(huán)境包括： 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的存取效率； 數(shù)據(jù)庫存儲空間的利用率； 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。 文中課程來自：百科![]()
資源建設(shè)，整體設(shè)計(jì)思想圍繞教育大數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)全市教育數(shù)據(jù)的“聚、通、用”，從而為各個(gè)學(xué)校的教育教學(xué)提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，為教育管理部門的教育決策提供科學(xué)指導(dǎo)。 作為新型智慧城市惠民工程的一部分，智慧教育云平臺不是孤立建設(shè)的，該平臺最終必須實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)層面縱向橫向的互聯(lián)互通。從橫向來講，要與智慧城市中公安、人口、住建、醫(yī)療衛(wèi)來自：云商店![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 實(shí)體中的屬性 實(shí)體中的屬性 時(shí)間：2021-06-02 11:10:50 數(shù)據(jù)庫 屬性是實(shí)體的特征，需要注意的類型有： 1. 主鍵(Primary Key) 識別實(shí)體實(shí)例唯一性的屬性或?qū)傩越M。 2. 可選鍵 能識別實(shí)體實(shí)例唯一性的其他屬性或者屬性組。 3. 外鍵來自：百科![]()
穩(wěn)定性：指的是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的高可用性，利用主從、多主、分布式等不同的高可用架構(gòu)（HA）來保證數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的可用性，穩(wěn)定性。 2.安全性：數(shù)據(jù)庫存儲內(nèi)容的安全性，避免數(shù)據(jù)內(nèi)容被非法訪問和使用。 3.數(shù)據(jù)一致性：數(shù)據(jù)庫自身提供很多功能來保證數(shù)據(jù)一致性，比如表的外鍵約束，非空約束等，這里說的數(shù)據(jù)庫管理系來自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 圖像識別 圖像識別 時(shí)間：2020-10-30 15:12:04 圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體來自：百科
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