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- 文本智能處理的深度學(xué)習(xí)技術(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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：百科征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，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
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來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 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(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- 文本智能處理的深度學(xué)習(xí)技術(shù) 更多內(nèi)容
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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![]()
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(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)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)字化是來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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![]()
sample”設(shè)置為“1”開啟上采樣，將低分辨率的視頻轉(zhuǎn)碼成高分辨率的視頻。 一個(gè)轉(zhuǎn)碼任務(wù)需要多長時(shí)間？ 影響轉(zhuǎn)碼任務(wù)執(zhí)行時(shí)長的因素是多方面的，有輸入文件的時(shí)長、分辨率、碼率、轉(zhuǎn)碼模板等。此外，若下發(fā)的轉(zhuǎn)碼任務(wù)過多，還需要排隊(duì)處理。 水印轉(zhuǎn)碼模板是否支持文字水??？ 水印模板當(dāng)前僅支持圖片水印，暫不支持文字水印。來自：專題![]()
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) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華來自：百科![]()
力 了解 區(qū)塊鏈 的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 區(qū)塊鏈的應(yīng)用部署與運(yùn)維 區(qū)塊鏈的應(yīng)用已由開始的金融延伸到物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應(yīng)鏈管理、數(shù)據(jù)存證及交易等多個(gè)領(lǐng)域，將為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、承載網(wǎng)絡(luò)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展帶來新的機(jī)遇，其構(gòu)建的可信機(jī)制，將改來自：專題![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：專題![]()
檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：專題![]()
句塊中的錯(cuò)誤，從而讓except語句捕獲異常信息并處理。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???????????????華為云學(xué)院 微認(rèn)證：使用Python爬蟲抓取圖片 移動(dòng)互聯(lián)，數(shù)據(jù)為王，本次微認(rèn)證指導(dǎo)您使用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲從海量信息中識(shí)別、提取和存儲(chǔ)有用的信息，來自：百科![]()
有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 無監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類算法 第16章 無監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)來自：百科![]()
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(chǎng)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(shí)和變換方法。 2、掌握?qǐng)D像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握?qǐng)D像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來自：百科![]()
基于圖像清晰度檢測(cè)技術(shù)，對(duì)于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單，自動(dòng)對(duì)圖像的清晰度進(jìn)行判斷并量化，減少二次上傳，降低人工成本。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：準(zhǔn)確檢測(cè)圖像清晰度，并進(jìn)行量化。 提升企業(yè)效率：對(duì)模糊的數(shù)據(jù)表單自動(dòng)檢測(cè)，減少人工復(fù)查，提升工作效率。 電商評(píng)論論壇 對(duì)于用戶賣家上傳的圖像評(píng)論通過圖像的清晰度進(jìn)行智能化過濾，自來自：百科![]()
基于圖像清晰度檢測(cè)技術(shù)，對(duì)于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單，自動(dòng)對(duì)圖像的清晰度進(jìn)行判斷并量化，減少二次上傳，降低人工成本。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：準(zhǔn)確檢測(cè)圖像清晰度，并進(jìn)行量化。 提升企業(yè)效率：對(duì)模糊的數(shù)據(jù)表單自動(dòng)檢測(cè)，減少人工復(fù)查，提升工作效率。 電商評(píng)論論壇 對(duì)于用戶賣家上傳的圖像評(píng)論通過圖像的清晰度進(jìn)行智能化過濾，自來自：百科![]()
乏專業(yè)的學(xué)習(xí)路徑、技術(shù)講解及具體場(chǎng)景的應(yīng)用。 三是沒有專家講師帶領(lǐng)指導(dǎo)，找不到人進(jìn)行交流。尤其是非計(jì)算機(jī)專業(yè)的同學(xué)，學(xué)AI會(huì)比較難，因?yàn)樽鯝I開發(fā)不像傳統(tǒng)的軟件開發(fā)那樣有非常多的書籍資料和社區(qū)可以交流，想找一個(gè)專家老師及報(bào)個(gè)培訓(xùn)班，費(fèi)用又很昂貴。 而華為云學(xué)院潛心打磨的這門《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》，可以說完美解決了來自：百科![]()
）的轉(zhuǎn)換。目前可支持三種數(shù)據(jù)源：JSON數(shù)據(jù)、表格數(shù)據(jù)、圖譜數(shù)據(jù)。文本生成平臺(tái)能夠幫助您構(gòu)建數(shù)據(jù)到文本的轉(zhuǎn)換模板，根據(jù)不同輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)生成。 操作流程 圖1流程圖 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
政治敏感檢測(cè) 識(shí)別文本中的涉政敏感、反動(dòng)等不良信息 涉黃低俗檢測(cè) 識(shí)別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語句檢測(cè) 識(shí)別文本中包含有辱罵內(nèi)容的垃圾文本 惡意灌水檢測(cè) 識(shí)別無實(shí)意字符或亂碼等特征的灌水類文本 違禁物品檢測(cè) 根據(jù)法律規(guī)定，識(shí)別刀槍、毒品等違禁內(nèi)容 垃圾廣告檢測(cè) 識(shí)別文本中含有推廣或者售賣意向的廣告內(nèi)容來自：百科
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