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來自：百科大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科
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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(chǔ)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(luò)基礎(chǔ)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(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 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(jié)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 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(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來自：百科![]()
為了普及AI技術(shù)知識，華為云賽事平臺舉辦了本次“云上先鋒”--AI主題賽。在本次比賽中，華為云AI大神將教你從0到1通關(guān) 圖像識別 ??！幫你實現(xiàn)當下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術(shù)。 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對生活中的街道場景進行識別。選手可重復(fù)提交代碼，直到代碼完美為止。來自：百科![]()
I主題賽。在本次比賽中，華為云AI大神將教你從0到1通關(guān)圖像識別?。湍銓崿F(xiàn)當下熱門的垃圾分類自動駕駛技術(shù)。 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的問答賽。選手只需在“答題通道”中完成十道題，且得到80分即可獲得抽獎資格。可重復(fù)答題，直到分數(shù)達到80分。我們將學習資料放在“ 賽題知識”內(nèi)，選手可以自行學習。來自：百科![]()
AI主題賽。在本次比賽中，華為云AI大神將教你從0到1通關(guān)圖像識別！幫你實現(xiàn)當下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術(shù)！ 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的學習賽。選手可以使用圖像分類算法對常見的生活垃圾圖片進行分類。我們將結(jié)合學習資料、直播+答疑的方式，帶領(lǐng)大家通關(guān)垃圾分類項目。學習資料放在”學習賽課程“內(nèi)，選手可自行觀看學習。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 時間：2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關(guān)推薦來自：百科![]()
公布晉級結(jié)果，TOP15的隊伍晉級比賽。 （3）賽前賦能培訓(xùn)及比賽用車發(fā)放（2019.8.5）：前往上海交大閔行校區(qū)參加為期2天的賽前賦能培訓(xùn)，并領(lǐng)取比賽用車。若賽隊不參加現(xiàn)場賦能培訓(xùn)可后續(xù)查閱平臺上賦能視頻，并提供地址，以便比賽主辦方郵寄比賽用車。 （4）決賽現(xiàn)場及頒獎：（2019來自：百科![]()
”區(qū)域，即華為云直播服務(wù)暫只在這些區(qū)域部署了直播中心。新開通的用戶，目前暫只支持“華北-北京四”區(qū)域。 購買 視頻直播 立即使用 比賽直播在線觀看 比賽直播在線觀看：直播間一起觀看體育賽事、演唱會等，觀眾實時互動交流，低時延共享歡聚時刻。 事件直播：直播在線觀看高清直播除了黑白名單來自：專題![]()
科研單位、創(chuàng)客團隊等均可報名參賽。 賽制說明 本次大賽分為兩個階段，學習課程階段及長期刷榜階段。 學習課程 報名比賽后，參賽選手點擊頁面左側(cè) “學習資料” 頁，進入課程。找到頁面【課堂】并點擊，即可開啟你的學習之旅。 本次課程由華為AI高級工程師，華為云AI開發(fā)者課程設(shè)計總監(jiān)、導(dǎo)來自：百科![]()
軟件的使用方法。3. 移交后操作簡單：HiBot軟件配套服務(wù)在移交后提供簡單的操作方式，用戶可以輕松地繼續(xù)使用和管理機器人。這降低了用戶的學習成本和操作難度。綜上所述，RPA機器人HiBot軟件配套服務(wù)相比于其他類似產(chǎn)品具有標準作業(yè)實施、實施過程透明和移交后操作簡單等優(yōu)勢。 除了來自：專題![]()
像探索AD的影像學標記對AD早期識別和及時預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準確性，推動和促進機器學習、深度學習等人工智能技術(shù)在腦科學、臨床輔診等智慧醫(yī)學產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù)，參賽選手將基來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-硬盤異常檢測 時間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺的硬盤異常預(yù)測程序，通過機器學習構(gòu)建硬盤故障預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)來自：百科![]()
計算機、自動化、電子信息、軟件工程等相關(guān)專業(yè)（非必要條件）的全日制?？?、本科、研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊成員可預(yù)先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學習框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會也會提供完整的海選賽來自：百科
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