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  • java 深度學(xué)習(xí)類庫 內(nèi)容精選 換一換
  • 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)是機器學(xué)習(xí)的一種,機器學(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
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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
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  • 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)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(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    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
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    華為云計算 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。
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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)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(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學(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)
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    云知識 數(shù)據(jù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 時間:2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向,云數(shù)據(jù)是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)的運維管理,數(shù)據(jù)遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)遷移方案和實操
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    的及時恢復(fù)。數(shù)據(jù)的建立和維護(hù)功能,包括數(shù)據(jù)、初始數(shù)據(jù)的輸入和轉(zhuǎn)換功能、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲和恢復(fù)功能,數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)還要提供與其他軟件系統(tǒng)的通信功能等等。 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 最后一個概念是數(shù)據(jù)系統(tǒng),BBS,數(shù)據(jù)系統(tǒng)是由數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及其 應(yīng)用開發(fā)工具 、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)管理員組成的存儲
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    華為云計算 云知識 求職訓(xùn)練營 Java實踐排位賽 求職訓(xùn)練營 Java實踐排位賽 時間:2020-12-09 11:03:10 求職訓(xùn)練營 Java實踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級Java編程規(guī)范的要求,更好完成學(xué)生向開發(fā)者,初級開發(fā)者向高級開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡介】 華
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    華為云計算 云知識 什么是票據(jù) OCR 什么是票據(jù)OCR 時間:2020-09-09 19:15:36 票據(jù)OCR( Receipt OCR ),支持增值稅發(fā)票、機動車銷售發(fā)票、醫(yī)療發(fā)票等各種發(fā)票和表單圖片上有效信息的自動識別和結(jié)構(gòu)化提取 產(chǎn)品列表 增值稅發(fā)票識別:識別增值稅發(fā)票關(guān)鍵字段信息,結(jié)構(gòu)化輸出結(jié)果
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    華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 時間:2020-12-01 16:27:08 本實驗指導(dǎo)用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴,并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實驗,您將能夠:
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    了解詳情 免費GaussDB數(shù)據(jù) 全面云化時代,數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石,華為云GaussDB,為企業(yè)提供更安全、更穩(wěn)定、更智能的云上數(shù)據(jù)服務(wù)。 全面云化時代,數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石,華為云GaussDB,為企業(yè)提供更安全、更穩(wěn)定、更智能的云上數(shù)據(jù)服務(wù)。 了解更多
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    本地編譯構(gòu)建打包機器環(huán)境已安裝了Java JDK、Maven,并且能夠訪問Maven中央。 已基于Java Chassis開發(fā)好了微服務(wù)應(yīng)用。 Java Chassis支持和不同的技術(shù)進(jìn)行組合使用,配置文件的名稱和實際使用的技術(shù)有關(guān)。如果您采用Spring方式使用Java Chassis,配
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程
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