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- 圖意理解 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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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(dòng)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(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- 圖意理解 深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(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(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單來自：百科
- 圖意理解 深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、語音識(shí)別、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(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)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)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(jì)算 云知識(shí) 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(dòng)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(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)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 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師學(xué)習(xí)地圖 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師學(xué)習(xí)地圖 時(shí)間：2021-03-31 15:49:25 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 培訓(xùn)與認(rèn)證 培訓(xùn)課程 認(rèn)證考試 華為認(rèn)證云服務(wù)工程師HCIA-Cloud Service，培養(yǎng)與認(rèn)證具備使用各類云服務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行應(yīng)用部署及維護(hù)能力的工程師，一起來了解一下其學(xué)習(xí)地圖吧！來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 政務(wù)辦理解決方案直播 政務(wù)辦理解決方案直播 時(shí)間：2020-12-26 10:43:39 視頻直播 如何讓政務(wù)服務(wù)更有溫度？ 如何基層工作人員減負(fù)增效？ 如何讓城市治理高效協(xié)同? 過去，公眾辦理一件事多頭跑，流程多，效率低，進(jìn)度慢，堵點(diǎn)問題根本問題難以分析，數(shù)來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 第三范式（3NF）的理解 第三范式（3NF）的理解 時(shí)間：2021-06-02 14:19:24 數(shù)據(jù)庫 3NF主要是對字段冗余性的約束，即不能有派生字段在表中。 簡單地理解，3NF就是所有非主鍵字段都要依賴于整個(gè)主鍵，而不會(huì)依賴于非主鍵的其他屬性。 第三范式的兩個(gè)必要條件：來自：百科![]()
動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 第二范式（2NF）的理解 第二范式（2NF）的理解 時(shí)間：2021-06-02 14:18:06 數(shù)據(jù)庫 第二范式強(qiáng)調(diào)的是完全函數(shù)依賴。 第二范式（Second Normal Form, 2nd NF）是指每個(gè)表必須有主關(guān)鍵字（Primary key），其他數(shù)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別 圖像識(shí)別 時(shí)間：2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)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(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種來自：百科![]()
云知識(shí) 左鄰對園區(qū)運(yùn)營管理的理解 左鄰對園區(qū)運(yùn)營管理的理解 時(shí)間：2021-07-26 15:31:50 云市場 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 智慧園區(qū) 商品介紹 商品鏈接：左鄰智慧園區(qū)運(yùn)營管理平臺(tái)軟件服務(wù)；服務(wù)商：深圳左鄰永佳科技有限公司 左鄰對園區(qū)運(yùn)營管理的理解：根據(jù)園區(qū)所處階段，以運(yùn)來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 博世物聯(lián)網(wǎng)權(quán)限管理解決方案架構(gòu) 博世物聯(lián)網(wǎng)權(quán)限管理解決方案架構(gòu) 時(shí)間：2021-03-18 11:00:40 物聯(lián)網(wǎng) 博世物聯(lián)網(wǎng)權(quán)限管理（Bosch IoT Permissions）提供獨(dú)立的安全認(rèn)證和授權(quán)管理能力，實(shí)現(xiàn)對用戶、分組、角色、應(yīng)用、租戶的管理。同來自：百科![]()
減少員工的學(xué)習(xí)成本，提高用戶滿意度。綜上所述，企業(yè)數(shù)字化智能管理系統(tǒng)在提高效率、降低成本、優(yōu)化決策和人才選拔等方面具有明顯的競爭優(yōu)勢。 除了企業(yè)數(shù)字化智能管理系統(tǒng)外，云商店還有哪些類似產(chǎn)品？ 云商店還有以下與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的商品：開發(fā)者支持和數(shù)字化升級(jí)專家服務(wù)，貝圖企業(yè)數(shù)字化來自：專題![]()
效率。 圖像標(biāo)簽 可識(shí)別三千多種物體以及兩萬多種場景和概念標(biāo)簽，一個(gè)圖像可包含多個(gè)標(biāo)簽內(nèi)容，語義內(nèi)容非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容，讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1圖像標(biāo)簽示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)來自：百科![]()
課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：自然語言處理技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建專屬智能問答機(jī)器人。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié) 對話機(jī)器人演示來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科
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