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- 深度學(xué)習(xí)圖像分割算法有 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 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：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)，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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科成完整的圖像，完成特征空間到真實(shí)類(lèi)別空間的映射，最終的圖像分類(lèi)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)行不斷地訓(xùn)練，才能對(duì)輸入數(shù)據(jù)有較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，這一過(guò)程便依賴于華為自研的深度學(xué)習(xí)框架MindSpore。 MindSpore的“學(xué)習(xí)”過(guò)程來(lái)自：百科
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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![]()
類(lèi)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![]()
值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(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)。來(lái)自：百科![]()
式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類(lèi) 第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割 第4章 人臉識(shí)別 第5章 OCR 第6章 視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理來(lái)自：百科![]()
本地導(dǎo)入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持導(dǎo)入本地開(kāi)發(fā)的算法，格式要求如下： 編程語(yǔ)言不限。 啟動(dòng)文件必須選擇以“.py”結(jié)尾的文件。 文件數(shù)（含文件、文件夾數(shù)量）不超過(guò)1024個(gè)。 文件總大小不超過(guò)5GB。 ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲取？ 使用自動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的來(lái)自：專(zhuān)題![]()
際應(yīng)用場(chǎng)景有一個(gè)了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 物聯(lián)終端，數(shù)據(jù)源頭 第3章 華為云平臺(tái)搭建 第4章 AI智能銷(xiāo)量預(yù)測(cè) 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT，致力于提供極簡(jiǎn)接入、智能化、安全可信等全棧全場(chǎng)景服務(wù)和開(kāi)發(fā)、集成、托管、運(yùn)營(yíng)等一站式工具來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) ELB調(diào)度算法有哪些 ELB調(diào)度算法有哪些 時(shí)間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 算法模型 ELB調(diào)度算法有輪詢、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢 權(quán)重：支持 算法策略：根據(jù)后端服務(wù)器的權(quán)重，按來(lái)自：百科![]()
計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：語(yǔ)義理解 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：語(yǔ)義理解 時(shí)間：2020-12-15 10:08:35 通過(guò)學(xué)習(xí)，您將掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn)，并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí)，初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺(jué)是否適合解決特定問(wèn)題的能力。 講師介紹 謝老師，華為云EI技術(shù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2020-12-17 09:56:23 通過(guò)學(xué)習(xí)，您將掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn)，并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí)，初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺(jué)是否適合解決特定問(wèn)題的能力。來(lái)自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握圖像分類(lèi)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)間：2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們來(lái)自：百科![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：?jiǎn)螐?span style='color:#C7000B'>圖像識(shí)別速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核 -文本有以下應(yīng)用場(chǎng)景： 電商評(píng)論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評(píng)論，智能識(shí)別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評(píng)論，保證良好用戶體驗(yàn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來(lái)自：百科![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：?jiǎn)螐?span style='color:#C7000B'>圖像識(shí)別速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場(chǎng)景： 電商評(píng)論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評(píng)論，智能識(shí)別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評(píng)論，保證良好用戶體驗(yàn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來(lái)自：百科![]()
會(huì)進(jìn)入實(shí)驗(yàn)階段，通過(guò)不斷嘗試調(diào)整超參來(lái)迭代模型；或在實(shí)驗(yàn)階段，有一個(gè)可以優(yōu)化訓(xùn)練的性能的想法，則會(huì)回到開(kāi)發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開(kāi)發(fā)部分過(guò)程可見(jiàn)下圖。 開(kāi)發(fā)階段：準(zhǔn)備并配置環(huán)境，調(diào)試代碼，使代碼能夠開(kāi)始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，推薦在ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境中調(diào)試。 實(shí)驗(yàn)階段：調(diào)整數(shù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤(pán)古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤(pán)古獨(dú)特技術(shù)構(gòu)筑的視覺(jué)基礎(chǔ)模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場(chǎng)景數(shù)據(jù)對(duì)模型微調(diào)即可實(shí)現(xiàn)特定場(chǎng)景任務(wù)。 了解詳情 盤(pán)古多模態(tài)大模型 融合語(yǔ)言和視覺(jué)跨模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來(lái)自：專(zhuān)題![]()
應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽，可以和眾多對(duì)鯤鵬感興趣的企業(yè)及高校建立聯(lián)系；訓(xùn)賽結(jié)合，以訓(xùn)促賽，具備ICT行業(yè)背景，對(duì)計(jì)算機(jī)軟硬件、云計(jì)算等ICT相關(guān)技術(shù)有一定了解的企業(yè)開(kāi)發(fā)者，科研機(jī)構(gòu)從業(yè)者和高校教師、學(xué)生等人員均可參加，著力培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需基于鯤鵬生態(tài)的軟件適配、遷移、軟件開(kāi)發(fā)、解決方案孵化等技術(shù)能力。來(lái)自：百科![]()
了解更多 數(shù)據(jù)管理 有哪些功能？ 數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供了聚類(lèi)分析、數(shù)據(jù)特征分析、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)選擇等分析處理能力，可幫助開(kāi)發(fā)者進(jìn)一步理解數(shù)據(jù)和挖掘數(shù)據(jù)，從而準(zhǔn)備出一份滿足開(kāi)發(fā)目標(biāo)或項(xiàng)目要求的高價(jià)值數(shù)據(jù)。 開(kāi)發(fā)者在數(shù)據(jù)管理平臺(tái)可以在線完成圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本三元來(lái)自：專(zhuān)題
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