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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
  • 云知識(shí) 機(jī)器翻譯是什么 機(jī)器翻譯是什么 時(shí)間:2020-09-16 10:40:15 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)Trans
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用 相關(guān)內(nèi)容
  • ① 了解基于昇騰310進(jìn)行智能應(yīng)用開發(fā)常用流程; ② 學(xué)習(xí)如何基于昇騰310(Atlas300)實(shí)現(xiàn)典型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)(Python)。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.啟動(dòng)環(huán)境 3.開始實(shí)驗(yàn) 附錄Jupyter Notebook常用操作說(shuō)明 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab
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    化轉(zhuǎn)型對(duì)地產(chǎn)行業(yè)價(jià)值都越來(lái)越突出。這其中,視覺(jué)智能是地產(chǎn)行業(yè)智能升級(jí)落腳點(diǎn)。 華為機(jī)器視覺(jué)通過(guò)多年技術(shù)積累與深刻行業(yè)洞察,結(jié)合智慧地產(chǎn)園區(qū)建設(shè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),提出地產(chǎn)視覺(jué)智能體解決方案,利用5G、AI和機(jī)器視覺(jué)三種技術(shù)相互促進(jìn)、相互激發(fā),打造端邊云網(wǎng)協(xié)同一體化智能系統(tǒng),加
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用 更多內(nèi)容
  • 從弱監(jiān)督視覺(jué)理解角度,介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展一些研究工作。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。
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    RPA優(yōu)勢(shì) 專業(yè)華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺(tái),持續(xù)積累各個(gè)行業(yè)教學(xué)案例與課程,適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)跨專業(yè)融合,進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型。 專業(yè)華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺(tái),持續(xù)積累各個(gè)行業(yè)教學(xué)案例與課程,適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)跨專業(yè)融合,進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型。
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    云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(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)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(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)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    華為機(jī)器視覺(jué)云服務(wù)總經(jīng)理錢森水介紹,機(jī)器視覺(jué)是5G時(shí)代行業(yè)數(shù)字化感知入口和數(shù)據(jù)載體。華為機(jī)器視覺(jué)通過(guò)專業(yè)AI芯片、開放OS和豐富生態(tài)拓展了安防業(yè)務(wù)深度和寬度,進(jìn)入千行百業(yè),與場(chǎng)景化業(yè)務(wù)融合,實(shí)現(xiàn)全息感知,成為行業(yè)數(shù)字化抓手。 華為機(jī)器視覺(jué)充分考慮了環(huán)境對(duì)電力業(yè)務(wù)部署影響,并提出了針對(duì)性優(yōu)化方案
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    通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解典型現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含兩階段檢測(cè)子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程大綱 第1章 語(yǔ)義理解:分類,檢測(cè)以及分割 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等)硬件加速微處理器或計(jì)算系統(tǒng)。典型應(yīng)用包括機(jī)器人學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用或傳感器驅(qū)動(dòng)任務(wù)。” 本系列課程中,NPU可以特指為昇騰AI處理器。 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 華為云微認(rèn)證:基于昇騰AI處理器算子開發(fā) 針
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    統(tǒng)計(jì)階段,四個(gè)階段發(fā)放證書相同! 2.選手報(bào)名一次即可,前期階段提交過(guò)成績(jī)選手,如也想?yún)⒓雍笃陔A段直接提交成績(jī)即可,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)提交成績(jī)時(shí)間刷新至對(duì)應(yīng)排行榜! 3.每個(gè)成績(jī)提交階段結(jié)束后會(huì)刷新賽題數(shù)據(jù)集、答案、賽題詳情中數(shù)據(jù)相關(guān)描述;參加下一階段比賽選手,需重新訂閱數(shù)據(jù)集參賽!
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    智慧社區(qū)等諸多行業(yè),伙伴算法和應(yīng)用結(jié)合華為SDC、IVS以及華為好望云服務(wù)等產(chǎn)品,帶來(lái)了很多“化學(xué)反應(yīng)式驚喜”,讓我們看到華為“平臺(tái)+生態(tài)”戰(zhàn)略已經(jīng)成為行業(yè)智能化黑土地,在持續(xù)支撐應(yīng)用百花齊放。 未來(lái),華為機(jī)器視覺(jué)將持續(xù)和伙伴一起構(gòu)建共生共贏伙伴關(guān)系,讓我們期待來(lái)年“在一起,夢(mèng)飛揚(yáng)”!
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    通過(guò)本課程學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)
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    司 “智慧學(xué)習(xí)”模塊通過(guò)數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行學(xué)習(xí)與教學(xué)活動(dòng)即網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí),可以充分利用現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所提供、具有全新溝通機(jī)制與豐富資源學(xué)習(xí)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)一種全新學(xué)習(xí)方式,這種學(xué)習(xí)方式將改變傳統(tǒng)教學(xué)中教師作用和師生之間關(guān)系,從而根本改變學(xué)校教學(xué)模式和教育體制,提高教學(xué)效率。一方面
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    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)過(guò)程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”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)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)卡成功激活提示,也無(wú)法正常登錄,請(qǐng)重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打
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    ModelArts是面向AI開發(fā)者一站式開發(fā)平臺(tái),提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括ModelArts介紹和基本使用操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),了解Mo
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    ,校園安全事故頻發(fā),食品安全,校園暴力等,無(wú)一不在危害和摧殘著孩子們身心健康,我們不想再說(shuō),“孩子是家庭希望,是祖國(guó)未來(lái),少年強(qiáng)則國(guó)強(qiáng),少年智則國(guó)智”,我們想切實(shí)為孩子們,為校園安全,做些什么。 華為機(jī)器視覺(jué)普教聯(lián)網(wǎng)解決方案,秉承Huawei HoloSens SDC 、Huawei
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    華為云云原生黃金課程01:云原生開學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營(yíng)》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課,分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段,幫助廣大技術(shù)愛(ài)好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程第一課,由華為云CNCF官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者,Kubernetes社區(qū)Maintai
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    。業(yè)務(wù)邏輯梳理、架構(gòu)治理和容量規(guī)劃(例如“雙十一”促銷活動(dòng)準(zhǔn)備過(guò)程中,需要為每個(gè)應(yīng)用準(zhǔn)備多少臺(tái)機(jī)器)也變得更加困難。 業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) APM 提供大型分布式應(yīng)用異常診斷能力,當(dāng)應(yīng)用出現(xiàn)崩潰或請(qǐng)求失敗時(shí),通過(guò)應(yīng)用拓?fù)?調(diào)用鏈下鉆能力分鐘級(jí)完成問(wèn)題定位。 可視化拓?fù)洌?span style='color:#C7000B'>應(yīng)用拓?fù)渥园l(fā)現(xiàn),異常應(yīng)用實(shí)例無(wú)處躲藏。
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    使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類魔法方法使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 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(yǔ)音數(shù)據(jù)集T
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