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- 文本分割深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 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)員來自：百科
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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：百科來自：百科
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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 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 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![]()
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![]()
、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 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 內(nèi)容審核 -文本是什么 內(nèi)容審核-文本是什么 時(shí)間：2020-09-16 10:28:34 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗(yàn)來自：百科![]()
數(shù)據(jù)反映了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對AI開發(fā)有至關(guān)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(biāo)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(biāo)檢測、音頻分割、文本分類等多個(gè)標(biāo)注場景，可適用于各種AI來自：百科![]()
算，輸出結(jié)果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢，更好實(shí)現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計(jì)等近10種微調(diào)任務(wù)，覆蓋大部分視覺感知場景。 萬物檢測 可根據(jù)提示對圖片中的目標(biāo)進(jìn)行檢測，解決場景碎片化問題，無需提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 萬物分割 可根據(jù)提示對圖來自：專題![]()
注作業(yè)類型，分為“圖像分類”、“物體檢測”、“圖像分割”三種標(biāo)注類型。 文本標(biāo)注 文本場景的標(biāo)注主要為“文本分類”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”。 分別支持對文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類處理。 對文本中的實(shí)體片段進(jìn)行標(biāo)注。 對文本的實(shí)體片段以及實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注。 音頻標(biāo)注 對聲音進(jìn)行分類。來自：專題![]()
字識別 識別精度高： 采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化業(yè)務(wù)場景，文字識別精度高 支持復(fù)雜背景： 支持蓋章、錯(cuò)行、傾斜等場景的 票據(jù)識別 在線文本校對 文本校對常見問題解答 文本校對常見問題解答 文本校對購買套餐包后，為什么會出現(xiàn)額外的計(jì)費(fèi)或欠費(fèi) 1、文本校對套餐包額度已使用完 套餐包額來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 內(nèi)容審核-文本應(yīng)用場景 內(nèi)容審核-文本應(yīng)用場景 時(shí)間：2020-09-16 10:35:28 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗(yàn)來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割 第4章來自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場景。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 3、掌握目標(biāo)檢測技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場景。來自：百科![]()
能，可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，針對同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能當(dāng)前僅支持“圖像分類”、“物體檢測”、“文本分類”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”、“語音分割”類型的數(shù)據(jù)集。 模型開發(fā) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后，可進(jìn)行AI模型開發(fā)。AI模型開發(fā)的過程，稱之為Modeling，一般包來自：專題![]()
個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來自：專題![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：單張 圖像識別 速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場景： 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論，智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論，保證良好用戶體驗(yàn)。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。來自：百科
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