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- 自動駕駛深度學習算法工程師 內容精選 換一換
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算法和應用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 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 華為云來自：百科
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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![]()
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、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 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![]()
值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數據，同時也需要機器擁有處理龐大數據的能力，在現實世界中部署神經網絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。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![]()
華為認證云服務工程師學習地圖 華為認證云服務工程師學習地圖 時間：2021-03-31 15:49:25 培訓學習 培訓與認證 培訓課程 認證考試 華為認證云服務工程師HCIA-Cloud Service，培養(yǎng)與認證具備使用各類云服務產品進行應用部署及維護能力的工程師，一起來了解一下其學習地圖吧！來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述： 數據湖 服務提供數據攝取、數據處理等功能。 Mod來自：百科![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理來自：專題![]()
DLI 中級工程師課程 DLI中級工程師課程 時間：2020-12-16 15:21:18 本課程為大家介紹DLI基本概念、使用入門級運維知識。 課程簡介 本課程主要內容包括DLI簡介、服務開通和購買、基本的管理和運維操作、基本SQL作業(yè)運維知識。 課程目標 通過本課程的學習，使學員：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 MRS 中級工程師課程 MRS中級工程師課程 時間：2020-12-08 11:21:39 MapReduce服務 （MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級一站式大數據集群云服務，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、St來自：百科![]()
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在物聯網探索中如魚得水，自由馳騁。 夯實基本功之外，“年輕工程師也要做學習型人才，注重學習和項目實踐”，華為云MVP朱有鵬建議開發(fā)者要多關注華為云IoT的基本信息動態(tài)和內在功能的變化，及時學習掌握。與此同時，也要多找機會參與到項目實踐中，比如華為云組織的在線訓練營、IoT創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽、線下城市技術沙龍等活動。來自：百科![]()
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
