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- ai深度學(xué)習(xí)有什么用 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特來自：百科
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科際應(yīng)用場景有一個了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 物聯(lián)終端，數(shù)據(jù)源頭 第3章 華為云平臺搭建 第4章 AI智能銷量預(yù)測 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT，致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管、運(yùn)營等一站式工具來自：百科
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角落，給生活帶來極大便利。即便如此，依然有很多人覺得深度學(xué)習(xí)高深莫測、遙不可及，的確，它有深奧之處，非專業(yè)人士難以企及，但也有親和力十足的一面，讓沒有基礎(chǔ)的小白也能輕松上手，感受深度學(xué)習(xí)的魅力，接下來要介紹的手寫數(shù)字識別模型訓(xùn)練正是如此。 手寫數(shù)字識別初探 手寫數(shù)字識別是計算機(jī)視來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)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 面向未來的智能世界，數(shù)字化是來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Varnish有什么用處 Varnish有什么用處 時間：2020-11-03 09:34:42 Varnish是一款高性能且開源的反向代理服務(wù)器和HTTP加速器，與傳統(tǒng)的緩存服務(wù)器相比，Varnish具有性能更高、速度更快、管理更加方便等諸多優(yōu)點(diǎn)，很多大型的來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算機(jī)視覺基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計算機(jī)視覺基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時間：2020-12-17 09:56:23 通過學(xué)習(xí)，您將掌握計算機(jī)視覺的基本概念和主要知識點(diǎn)，并且對于計算機(jī)視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識，初步具備判斷計算機(jī)視覺是否適合解決特定問題的能力。來自：百科![]()
，缺乏專業(yè)的學(xué)習(xí)路徑、技術(shù)講解及具體場景的應(yīng)用。 三是沒有專家講師帶領(lǐng)指導(dǎo)，找不到人進(jìn)行交流。尤其是非計算機(jī)專業(yè)的同學(xué)，學(xué)AI會比較難，因為做AI開發(fā)不像傳統(tǒng)的軟件開發(fā)那樣有非常多的書籍資料和社區(qū)可以交流，想找一個專家老師及報個培訓(xùn)班，費(fèi)用又很昂貴。 而華為云學(xué)院潛心打磨的這門《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》，可以說完美解決了來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Memtester有什么用 Memtester有什么用 時間：2020-11-16 16:52:40 簡介 Memtester主要用于捕獲內(nèi)存錯誤，其測試的主要項目有隨機(jī)值、異或比較、減法、乘法、除法、與或運(yùn)算等，通過給定測試內(nèi)存的大小和次數(shù)，可以對系統(tǒng)現(xiàn)有的內(nèi)存進(jìn)行測試。來自：百科![]()
第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 時間：2020-12-08 17:38:18 本賽題圍繞生活場景-垃圾分類，基于計算機(jī)視覺的AI算法展開，使用ModelArts等平臺和技術(shù)解決生活中的實際問題。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項應(yīng)用經(jīng)過多來自：百科![]()
云手機(jī) 有什么用 云手機(jī)有什么用 華為云手機(jī)，云手機(jī)=云服務(wù)器+Android OS，作為一種新型服務(wù)，云手機(jī)對傳統(tǒng)物理手機(jī)起到了非常好的延展和補(bǔ)充作用，可以用在諸如APP仿真測試、云手游、直播互娛、移動辦公等場景。 華為云手機(jī)，云手機(jī)=云服務(wù)器+Android OS，作為一種新型來自：專題![]()
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【賽事簡介】 華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個讓網(wǎng)絡(luò)AI開發(fā)更簡單、網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)自動駕駛的云服務(wù)平臺。為了引導(dǎo)新手在AI領(lǐng)域、網(wǎng)絡(luò)規(guī)建維優(yōu)業(yè)務(wù)領(lǐng)域從入門到精通，NAIE打造了網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021，并有網(wǎng)絡(luò)AI大神指導(dǎo)你完成從0到1的通關(guān)。本學(xué)習(xí)賽同步開啟KPI異來自：百科![]()
【賽事簡介】華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個讓網(wǎng)絡(luò)AI開發(fā)更簡單、網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)自動駕駛的云服務(wù)平臺。為了引導(dǎo)新手在AI領(lǐng)域、網(wǎng)絡(luò)規(guī)建維優(yōu)業(yè)務(wù)領(lǐng)域從入門到精通，NAIE打造了網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021，并有網(wǎng)絡(luò)AI大神指導(dǎo)你完成從0到1的通關(guān)。本學(xué)習(xí)賽同步開啟KPI異來自：百科![]()
析日志，可以發(fā)現(xiàn)或預(yù)知網(wǎng)絡(luò)中已發(fā)生或潛在的故障。然而由于目前日志規(guī)范不統(tǒng)一，日志數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)。依靠人工分析效率低下，因此十分有必要引入AI算法進(jìn)行日志異常檢測，以達(dá)到降低運(yùn)維成本，顯著提升業(yè)務(wù)體驗的目的。 大賽詳情地址：https://competition來自：百科
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