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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 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(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科
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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內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(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)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
分布列選擇的原則有哪些 分布列選擇的原則有哪些 時間：2021-07-01 17:32:18 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 選擇分布列的時候，一般遵循下面三個原則： 1.盡量選擇離散值比較多的列，保證數(shù)據(jù)均勻分布。分布均勻是為了避免木桶效應，各個DN對等執(zhí)行。 2.在滿足第一條原則的情況下，不要選擇存在常量過濾的列。來自：百科![]()
，而不需要關心底層的技術。同時，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便來自：專題![]()
失敗降低故障的影響時間，減少故障對于系統(tǒng)資源的占用，讓系統(tǒng)能夠快速恢復到正常的處理水平。 2、治理策略的邏輯應該采用無狀態(tài)算法，不依賴于其他微服務或者中間件，只依賴于本服務的內(nèi)部狀態(tài)就能夠實施，避免依賴于復雜的錯誤檢測機制。這個原則使得服務治理的策略依賴于相對實時的故障數(shù)據(jù)，減少來自：百科![]()
Studio配套人工服務(H CS 版)的Saas產(chǎn)品。這款產(chǎn)品是一站式AI開發(fā)應用平臺，旨在為不同行業(yè)的用戶提供人工智能端到端解決方案，幫助用戶以最快的速度、最少的時間開展人工智能的開發(fā)與部署工作。 Apulis AI Studio配套人工服務(HCS版)的亮點在于其全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入管來自：專題![]()
典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實戰(zhàn)案例，配合代碼講解和精心設計的課后作業(yè)，基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts進行動手實踐，充足算力供您使用，幫助您真正掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺；來自：百科![]()
所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景，可來自：百科![]()
本課程為AI全棧成長計劃第二階段課程：AI進階篇。本階段將由華為AI專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學習AI開發(fā)兩大熱門領域：圖像分類和物體檢測的模型開發(fā)，正式入門AI代碼開發(fā)！ 目標學員 高校學生、個人開發(fā)者中的AI愛好者、學習者 課程目標 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)平臺介紹-ModelArts來自：百科![]()
分享受優(yōu)質技術帶來的紅利。 基于數(shù)據(jù)驅動的精準 定價 通過華為云的大數(shù)據(jù)平臺，結合不同云服務產(chǎn)品的業(yè)務模式，持續(xù)分析各云服務的細分市場、客戶需求、行業(yè)競爭、增長規(guī)模、成本變化等因素，制訂精準的云服務價格。伴隨著華為云的持續(xù)規(guī)模增長，以及我們的運營效率提升，我們把這部分紅利通過提供更優(yōu)性價比的服務價格回饋客戶。來自：百科![]()
ModelArts提供了模型訓練的功能，方便您查看訓練情況并不斷調整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關注模型開發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過算法參數(shù)的調整，得到一個滿意的模型。來自：專題![]()
樣化、教育管理科學化的步伐，切實發(fā)揮信息技術應用的先導作用，提高信息化應用的實效性。 4）模式轉換，以軟帶硬。智慧教育建設思路要實現(xiàn)從“以硬帶軟”到“以軟帶硬”的重大轉變，要從“以硬件為中心”引領的思路轉變到“以解決實際問題應用和促進人的發(fā)展為核心”引領的原則，以“能力提升、服務來自：云商店
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