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- 主題活動(dòng)中的深度學(xué)習(xí)案例 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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 時(shí)間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)）對(duì) 數(shù)據(jù)湖 的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。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![]()
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![]()
自主發(fā)布；建設(shè)管理制度，治標(biāo)治本。 機(jī)場(chǎng)主題庫 通過梳理主題域的概念和實(shí)體關(guān)系，構(gòu)建全面覆蓋機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)使能需求的數(shù)據(jù)模型，從而指導(dǎo)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的全過程，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。 優(yōu)勢(shì) 支持20+多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成，提供機(jī)場(chǎng)全場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)的八大主題域基礎(chǔ)模型，融合形成全量數(shù)據(jù)底座。 運(yùn)用來自：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![]()
問，保護(hù)網(wǎng)站的安全性。 總結(jié) WordPress作為一款強(qiáng)大的企業(yè)建站系統(tǒng)，具有豐富的功能和擴(kuò)展性，適合各種規(guī)模的企業(yè)。通過WordPress，企業(yè)可以輕松搭建自己的網(wǎng)站，滿足企業(yè)豐富的內(nèi)容需求，提高網(wǎng)站的SEO排名。同時(shí)，WordPress的社區(qū)支持和安全功能也為企業(yè)提供了便捷來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間：2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook對(duì)Python編程語言有一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)，您將能夠：來自：百科![]()
術(shù)為基礎(chǔ)，通過集成的智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)（IOC）對(duì)園區(qū)人、車、資產(chǎn)設(shè)施進(jìn)行全聯(lián)接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全融合， 狀態(tài)全可視，業(yè)務(wù)全可管，事件全可控，使園區(qū)更安全、更舒適、更高效、更低的運(yùn)營(yíng)成本。 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：云商店![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 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：百科![]()
云知識(shí) 伸縮活動(dòng) 伸縮活動(dòng) 時(shí)間：2020-12-10 19:50:32 伸縮組中增加或減少實(shí)例的過程稱為伸縮活動(dòng)。伸縮活動(dòng)的目的是使應(yīng)用系統(tǒng)中當(dāng)前實(shí)例數(shù)和期望實(shí)例數(shù)保持一致，或達(dá)到已設(shè)置的伸縮策略觸發(fā)條件時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)修改期望實(shí)例數(shù)，從而觸發(fā)伸縮活動(dòng)，執(zhí)行增加或減少實(shí)例數(shù)量的操作，保證業(yè)務(wù)正常運(yùn)行的同時(shí)節(jié)約資源。來自：百科![]()
領(lǐng)域帶來了革命性的變革。哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）與華為云等企業(yè)的合作，旨在培養(yǎng)具備新時(shí)代軟件研發(fā)技能的優(yōu)秀人才，為行業(yè)發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力。 面對(duì)日新月異的技術(shù)發(fā)展，我們應(yīng)當(dāng)擁抱變革，主動(dòng)學(xué)習(xí)和掌握先進(jìn)的技術(shù)與工具，華為云智能編程助手CodeArts Snap的成功實(shí)踐，再次證明來自：百科![]()
鴻蒙生態(tài)和大模型技術(shù)中把握新機(jī)遇，構(gòu)建智慧未來的新商業(yè)藍(lán)圖。 共創(chuàng)新技術(shù) 舞臺(tái)屬于開發(fā)者！各領(lǐng)域的專家及開發(fā)者將帶來干貨滿滿的分享。特別設(shè)置的Codelabs、極客馬拉松、掃地僧見面會(huì)等形式豐富、高頻高能的交流互動(dòng)，讓開發(fā)者面對(duì)面暢聊，迸發(fā)思想火花，探索技術(shù)的無限可能。 共享新體驗(yàn)來自：專題![]()
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為行業(yè)中的佼佼者。 新時(shí)代軟件研發(fā)的未來趨勢(shì)將更加強(qiáng)調(diào)實(shí)踐操作，提高編程能力，深入學(xué)習(xí)和掌握編程基礎(chǔ)知識(shí)，培養(yǎng)創(chuàng)新思維和解決問題的能力。華為云CodeArts Snap智能編程助手的推廣與應(yīng)用，將為軟件研發(fā)領(lǐng)域帶來新的發(fā)展機(jī)遇，進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)的創(chuàng)新與進(jìn)步。 作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的通信與信來自：百科![]()
大模型的方案與應(yīng)用”的主題活動(dòng)。活動(dòng)聚焦代碼大模型的起源、發(fā)展及優(yōu)勢(shì)，以及其在軟件研發(fā)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，旨在為學(xué)界與產(chǎn)業(yè)界提供一個(gè)交流與探討的平臺(tái)，共同推動(dòng)軟件研發(fā)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。 活動(dòng)期間，華為云 PaaS技術(shù)創(chuàng)新 Lab DevAI Lab負(fù)責(zé)人馬宇馳講述了代碼大模型的起源、發(fā)來自：百科
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