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來自：百科華為云計算 云知識 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
商品鏈接：智慧校園應用管理平臺；服務商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 學生根據知識導圖結構梳理，根據自己的學習薄弱項進行專題知識學習。 點擊學習中心“專題學習”欄目，即可在線學習、測評相應專題知識； 1、專題資源：由區(qū)域教育局教育科學研究院設計，一線名校名師參與建設，專題資源包含課程視頻講解、專題課件、專題測試卷。 2、來自：云商店![]()
03:04 圖片文字提取文字識別API使用指導 圖片文字提取文字識別 OCR 使用API 圖片文字提取文字識別API使用指導 圖片文字提取文字識別 OCR 01:59 圖片文字提取非支持的圖片類型報錯 圖片文字提取文字識別 OCR 圖片文字提取非支持的圖片類型報錯 圖片文字提取文字識別 OCR來自：專題![]()
詳情。 由淺入深學習 您可以參考成長地圖，由淺入深學習使用OCR。 功能介紹 通過功能介紹章節(jié)的內容，了解OCR不同類別的文字識別功能，包括通用類文字識別、證件類文字識別、票據類文字識別。 入門使用 OCR以開放API的方式提供給用戶，您可以參考《快速入門》學習并使用OCR服務。來自：專題![]()
進入學習中心后，點擊“知識梳理”欄目，查看知識導圖和學科測試卷即可對所學知識內容進行整體的梳理和在線測評。 1、知識導圖：以知識思維導圖的方式幫助學生梳理、強化各學科所學知識內容，有針對性的進行查漏補缺。 2、學科測試卷：根據本學期所學知識按照難易度提供 3 套學科測試卷，學生選擇試卷來自：云商店![]()
展開內容 收起內容 課程學習 文字識別全景實踐課 采用直播教學+技術干貨形式，掃除OCR服務實際應用的問題，實現(xiàn)人人快速上手操作。 AI全棧成長計劃-AI應用篇 您將學習到行業(yè)深度應用的AI領域知識：OCR與NLP的概念及其模型開發(fā)，同時您也可以選擇體驗和學習當下熱門的端云協(xié)同AI應用開發(fā)來自：專題![]()
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通過本課程學習，了解機器學習的方法及快速掌握 人臉識別 應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學習 第5節(jié) 人臉識別的原理及應用場景 第6節(jié) 快速構建專屬人臉庫 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路來自：百科![]()
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