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- 學(xué)習(xí)的廣度和深度的具體表現(xiàn) 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(lái)解釋說(shuō)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(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)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：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來(lái)自：百科
- 學(xué)習(xí)的廣度和深度的具體表現(xiàn) 相關(guān)內(nèi)容
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)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(lái)自：百科
- 學(xué)習(xí)的廣度和深度的具體表現(xiàn) 更多內(nèi)容
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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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
算法和應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 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(guò)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 華為云來(lái)自：百科![]()
池化層通過(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度，同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量；全連接層將局部特征通過(guò)權(quán)值矩陣組裝成完整的圖像，完成特征空間到真實(shí)類別空間的映射，最終的圖像分類便是由全連接層完成的。有了這樣一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，我們還需要用大量數(shù)據(jù)集對(duì)它進(jìn)來(lái)自：百科![]()
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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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) 華為云來(lái)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(guò)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(lái)自：百科![]()
HiLens 和ModelArts的關(guān)系 Huawei HiLens和ModelArts的關(guān)系 時(shí)間：2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，核心功能是模型訓(xùn)練。Huawei HiLens偏AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)，并實(shí)現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科![]()
子激活碼和郵寄紙質(zhì)學(xué)習(xí)卡兩種方式。 5. 如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功？ 如果您在激活學(xué)習(xí)卡的過(guò)程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來(lái)您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái)，在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對(duì)應(yīng)的課程，證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒(méi)有看到學(xué)習(xí)卡成功激活來(lái)自：云商店![]()
云知識(shí) 確定實(shí)體和屬性的方法 確定實(shí)體和屬性的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯模型建設(shè)中，確定實(shí)體和屬性的方法： 定義實(shí)體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。 文中課程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) SFS、 OBS 和EVS的區(qū)別 SFS、OBS和EVS的區(qū)別 時(shí)間：2021-07-02 10:39:25 SFS、OBS和EVS的區(qū)別可以從概念、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的邏輯、訪問(wèn)方式、使用場(chǎng)景等角度去分析。區(qū)別和各自的特征見(jiàn)下表： 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM 的用戶和企業(yè)子賬號(hào)的區(qū)別 IAM的用戶和企業(yè)子賬號(hào)的區(qū)別 時(shí)間：2021-07-01 15:47:57 主賬號(hào)與子賬號(hào)中都可以再創(chuàng)建更小層級(jí)的IAM用戶，這些IAM用戶分別屬于對(duì)應(yīng)的賬號(hào)，可以幫助賬號(hào)管理資源。 IAM用戶 IAM用戶是由賬號(hào)在IAM中，或者企業(yè)管理來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：If語(yǔ)句和For語(yǔ)句 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：If語(yǔ)句和For語(yǔ)句 時(shí)間：2021-04-07 09:22:03 If語(yǔ)句用來(lái)做條件判斷，基本原理及形式如下： 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)院來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) WAF 和防火墻的區(qū)別 WAF和防火墻的區(qū)別 時(shí)間：2020-07-14 16:54:07 WAF Web應(yīng)用防火墻 對(duì)網(wǎng)站流量進(jìn)行惡意特征識(shí)別及防護(hù)，將正常、安全的流量回源到服務(wù)器。避免網(wǎng)站服務(wù)器被惡意入侵，保障業(yè)務(wù)的核心數(shù)據(jù)安全，解決因惡意攻擊導(dǎo)致的服務(wù)器性能異常問(wèn)題。網(wǎng)站程序的正常，強(qiáng)依賴的安全產(chǎn)品。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 主鍵，外鍵和索引之間的關(guān)系 時(shí)間：2021-06-02 11:12:37 數(shù)據(jù)庫(kù) 主鍵用來(lái)識(shí)別唯一記錄。外鍵體現(xiàn)兩個(gè)實(shí)體之間存在關(guān)系。索引是物理層面，數(shù)據(jù)庫(kù)中的具體對(duì)象。它們?nèi)咧g的聯(lián)系如下表： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (for MySQL)的架構(gòu)和特點(diǎn) GaussDB(for MySQL)的架構(gòu)和特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-16 16:46:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)云數(shù)據(jù)庫(kù)概覽如下： 1. 主節(jié)點(diǎn) 處理所有的寫 寫 WAL 日志(Redo)來(lái)自：百科![]()
盡快制定相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)和制度，推進(jìn)云計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)體系的建設(shè)，對(duì)云計(jì)算各個(gè)環(huán)節(jié)的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，同時(shí)規(guī)范云計(jì)算中故障問(wèn)題的責(zé)任歸屬問(wèn)題。 學(xué)習(xí)了解更多可前往查看云學(xué)院《云遷移基礎(chǔ)》課程。 華為云 面向未來(lái)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來(lái)自：百科
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