- 哲理有深度的努力學(xué)習(xí)的句子 內(nèi)容精選 換一換
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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: 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(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的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自:百科
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特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、語音識別、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科實(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。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程,學(xué)員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報(bào)數(shù)據(jù),基于AI對設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測的實(shí)際應(yīng)用場景有一個(gè)了解。來自:百科
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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:百科型質(zhì)量問題的各種清洗算子,簡單拖拽即可完成對原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供的資產(chǎn)建模能力,將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模,規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語義接口;物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎,滿足毫秒級實(shí)時(shí)處理性能要求 智能交通下的數(shù)據(jù)分析 智能交通下的數(shù)據(jù)分析: 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)來自:專題
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