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- 我的深度學(xué)習(xí)入門之路 內(nèi)容精選 換一換
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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：百科來自：百科
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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
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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![]()
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![]()
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![]()
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn)，如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要，微認(rèn)證通過對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)，識(shí)別病毒并查殺隔離，保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 ￥88.00 立即購買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重；暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”，利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來年安全事件總數(shù)的33%來自：專題![]()
《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的自販機(jī)銷量分析》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的自販機(jī)銷量分析》 在線課程 完成使命認(rèn)證即可免費(fèi)使用 《人人學(xué)IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識(shí)引入，通過物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系，涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%的知識(shí)點(diǎn)，帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。來自：專題![]()
法應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營，是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)（如網(wǎng)關(guān)）上，讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理，來自：專題![]()
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn)，如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要，微認(rèn)證通過對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)，識(shí)別病毒并查殺隔離，保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重；暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”，利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來年安全事件總數(shù)的33%來自：專題![]()
首先，要明白我們網(wǎng)站內(nèi)容是什么類型。 我們平時(shí)訪問的網(wǎng)站，有的內(nèi)容是靜態(tài)的，有的是動(dòng)態(tài)的... 靜態(tài)內(nèi)容：每次訪問得到的都是相同的文件，例如：圖片、視頻、網(wǎng)站中的文件（html、css、js）、軟件安裝包、apk文件、壓縮包文件等。 動(dòng)態(tài)內(nèi)容：每次訪問得到的都是不同的文件，例如：網(wǎng)站中的文件（asp、jsp、來自：百科![]()
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![]()
ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群 在線課程 華為云入門 本課程從近年來的行業(yè)痛點(diǎn)分析入手，層層揭開云計(jì)算的神秘面紗。介紹了云技術(shù)的特點(diǎn)和價(jià)值，以及華為云服務(wù)十幾個(gè)典型的產(chǎn)品。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，了解云計(jì)算、華為云服務(wù)，并對(duì)華為云的使用有一定的了解。 立即學(xué)習(xí) 彈性云服務(wù)器 E CS ：輕松上云第一步來自：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![]()
快來加入學(xué)習(xí)吧。 課程目標(biāo) 本課程針對(duì) OBS 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)有需求的用戶，通過本課程學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)OBS對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)形成整體了解，學(xué)會(huì)在正確的場(chǎng)景下使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤。來自：專題![]()
規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 對(duì)軟件開發(fā)人員來說，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn)，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 在線學(xué)習(xí) 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格的灰度發(fā)布 微認(rèn)證 在互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展大背景下，各個(gè)系統(tǒng)需要頻繁地來自：專題![]()
對(duì)軟件開發(fā)人員來說，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn)，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 對(duì)軟件開發(fā)人員來說，此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量，可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn)，若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識(shí)之上，更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 在線學(xué)習(xí) 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格的灰度發(fā)布 微認(rèn)證來自：專題![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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![]()
在萌芽階段。華為HiQ量子計(jì)算軟件是針對(duì)近期的量子芯片所設(shè)計(jì)，通過軟件開源和云平臺(tái)服務(wù)，為初學(xué)者和專業(yè)的量子工程師提供的優(yōu)質(zhì)的量子計(jì)算學(xué)習(xí)和開發(fā)工具，促進(jìn)量子計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展。 內(nèi)容大綱： 1. 量子計(jì)算的基本原理。 2. 量子計(jì)算近期的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。 3. HiQ軟件在線路仿真和組合優(yōu)化等新增應(yīng)用。來自：百科
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