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- 人工智能跟機器學習 內容精選 換一換
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第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：百科
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，多年豐富經驗，傾囊相授；一站式學習體驗，漸進式賦能，由淺入深，綜合提升技能；還配套學習群及時交流群，專家1v1答疑，伴你輕松開啟AI學習之旅。普惠AI觸及每個企業(yè)，每個開發(fā)者，讓智能無所不及！ 2020年不可錯過的普惠AI好課——《AI專業(yè)學習路徑》 1）包含14門課程，共計31個課時；來自：百科![]()
術，包括優(yōu)化的機器學習算法，從而實現Spark性能倍級提升。 內容大綱： 1. 大數據機器學習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
AI在集成領域的應用 自從2022年底OpenAI發(fā)布第一版ChatGPT AI聊天機器人后，生成式AI在人工智能領域引起了新熱潮。生成式AI 跟各種軟件系統(tǒng)集成 ，根據需求輸入自動生成相關文字，圖片和影音，降低成本，提高了公司運作流程效率和從業(yè)者的工作效率。在企業(yè)集成EiPaaS領域，來自：百科![]()
課程目標 通過本課程的學習，使學員了解行業(yè)趨勢及應用前景、掌握機器學習的應用，及如何進行AI應用的學習。 課程大綱 第1節(jié) 人工智能發(fā)展及應用 第2節(jié) 人工智能與機器學習 第3節(jié) 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應用的能力 AI開發(fā)平臺 ModelArts Mode來自：百科![]()
方案。 目標學員 需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：了解AI芯片的概覽；了解華為昇騰芯片的硬件和軟件架構；了解華為Atlas人工智能計算平臺；了解Atlas的行業(yè)應用。 課程大綱來自：百科![]()
從MindSpore手寫數字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
華為云計算 云知識 網絡人工智能高校訓練營-中山大學&網絡人工智能聯合出品 網絡人工智能高校訓練營-中山大學&網絡人工智能聯合出品 時間：2021-04-27 15:59:32 內容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解—來自：百科![]()
效率和便捷性。 提高教學效率 RPA教學管理云平臺的深度集成華為數字機器人方案，為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動態(tài)的數字機器人理論學習與實驗實訓教學服務。通過該平臺，教師可以上傳課程資源，學生可以按順序學習，并參與模擬考試。同時，教師還可以發(fā)布實訓任務，學生提交實訓結果后，教來自：專題![]()
時得到機器翻譯結果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機器翻譯 NLPMT 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調用即可實現源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 立即使用服務咨詢 [來自：百科![]()
隊分享了基于華為機器視覺產品（軟件定義攝像機、智能視頻存儲、華為好望商城、華為好望云服務）結合各自賽隊優(yōu)秀算法和應用的聯合方案及優(yōu)秀實踐。 華為機器視覺總裁 段愛國 致辭 經過激烈的角逐，最終大賽決出1個金獎、2個銀獎、8個優(yōu)勝獎，華為機器視覺總裁段愛國、華為機器視覺負責產業(yè)發(fā)展來自：云商店![]()
訪問店鋪 密竹機器人流程自動化軟件 密竹機器人自動化軟件是一個機器人開發(fā)和運行平臺，可在此平臺上開發(fā)并適合企業(yè)需求的機器人軟件。 訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實施服務 RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復度高的工作，“人機協(xié)作”是未來趨勢，讓機器人做它能做的，讓來自：專題
