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  • 數據科學與深度學習 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
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    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:描述神經網絡的定義發(fā)展;熟悉深度學習神經網絡的重要“部件”;熟悉神經網絡的訓練優(yōu)化;描述深度學習中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學習簡介 2. 訓練法則
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  • 華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用開發(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AI兩大技術方向,向您展示AIIoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網平臺
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    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入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點,從解碼編碼、識別重建、歸納演繹、認知求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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  • 再好不過了。如何使用深度學習框架MindSpore進行模型開發(fā)訓練?又如何在ModelArts平臺訓練一個可以用于識別手寫數字的模型呢?讓我們來一探究竟吧。 數據集的選擇準備 機器學習中的傳統(tǒng)機器學習深度學習都是數據驅動的研究領域,需要基于大量的歷史數據對模型進行訓練,再使
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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理論、算法、使用方法、技巧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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。
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    工智能的相關內容應用。 實驗目標基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構建DFCNN的 語音識別 神經網絡,并且熟悉整個處理流程,包括數據預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應用
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    為了解決真實世界中的問題,我們的深度學習算法需要巨量的數據,同時也需要機器擁有處理龐大數據的能力,在現實世界中部署神經網絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 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搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。
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    、自動機器學習等領域。 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);深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡
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    數據分析學習微認證 通過系列大數據分析應用的在線課程學習,加上對大數據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。 大數據分析學習課程認證 課程結合實踐,借助配套的實驗環(huán)境,一站式學練考,輕松Get新知識 隨著大數據、云計算的發(fā)展,
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