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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 第十六屆中國研究生數(shù)學建模競賽華為賽題作品提交 第十六屆中國研究生數(shù)學建模競賽華為賽題作品提交 時間：2020-12-11 10:44:46 中國研究生數(shù)學建模競賽是一項面向中國研究生群體的學術競賽活動，是廣大研究生探索實際問題、開展學術交流、提高創(chuàng)新能力和培來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
AI基礎課程--數(shù)學基礎知識 AI基礎課程--數(shù)學基礎知識 時間：2020-12-15 15:02:59 數(shù)學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想和方法，是理解復雜算法的必要要素。人工智能的技術歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，想要了解人工智能必須先掌握必備的一些數(shù)學基礎知識。 課程簡介來自：百科![]()
• 工廠建模能力：每家工廠的制造流程都不一樣，一個可快速復制的產品必須包括工廠建模（計劃/生產/質檢等的管理模型），并依此輸出相應的管理軟件。前信建立了多種工廠模型，為快速實施打下了基礎。 • 智能排單可用性：分析注塑機工作的業(yè)務邏輯，將注塑車間的實際生產模式轉化數(shù)學上的關聯(lián)對來自：云商店![]()
程序的安全性和活性。 4. 形式化建模 可以通過準確的數(shù)學語句和模型組件去定義不同組件的關系，消除系統(tǒng)中存在的二義性，這種設計系統(tǒng)的技術就是形式化建模。基于這種方式的系統(tǒng)的仿真結果是可以復現(xiàn)的，不會存在偶發(fā)性事件。這種方法的優(yōu)點就是使用精確的數(shù)學語句或模型組件來設計系統(tǒng)，從而保證來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實景三維建模場景介紹 實景三維建模場景介紹 時間：2021-06-03 18:44:30 華為云實景三維建模提供高性能計算解決方案場景介紹： 衛(wèi)星測繪 使用高精度測繪科研衛(wèi)星，搭配長焦距，大口徑，無畸變的相機，集成高級和穩(wěn)定性光學系統(tǒng)等技術，執(zhí)行對地測繪任務。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用建模軟件進行物理化 使用建模軟件進行物理化 時間：2021-06-02 14:53:49 數(shù)據(jù)庫 使用建模軟件來進行邏輯建模和物理建模，有如下的優(yōu)點： 功能強大而豐富； 正向生成DDL，反向解析； 在邏輯模型和物理模型中自由切換使用視圖； 全面滿足建模中的各種需求，高效進行建模。來自：百科![]()
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0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
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