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- 機(jī)器學(xué)習(xí)分類判斷標(biāo)準(zhǔn) 內(nèi)容精選 換一換
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手寫數(shù)字識別模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(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)平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界,來自:百科別、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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
- 機(jī)器學(xué)習(xí)分類判斷標(biāo)準(zhǔn) 相關(guān)內(nèi)容
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影像探索AD的影像學(xué)標(biāo)記對AD早期識別和及時預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準(zhǔn)確性,推動和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù),參賽選手將來自:百科保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私 支持用戶對攻擊日志中的賬號、密碼等敏感信息進(jìn)行脫敏;支持PCI-DSS標(biāo)準(zhǔn)的SSL安全配置;支持TLS協(xié)議版本和加密套件的配置 助力企業(yè)安全合規(guī) 幫助企業(yè)滿足等保測評、IPv6防護(hù),PCI-DSS等安全標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)要求 應(yīng)用場景 防數(shù)據(jù)泄露 0Day漏洞修復(fù) 防CC攻擊 防網(wǎng)頁篡改來自:專題
- 機(jī)器學(xué)習(xí)分類判斷標(biāo)準(zhǔn) 更多內(nèi)容
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課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識; 3、學(xué)習(xí)多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章來自:百科
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