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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![]()
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據集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 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 現在大多數的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有的神經網絡模型都是需要來自：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![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts實現花卉圖像分類 使用ModelArts實現花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數據集對預置的模型進行重訓練，快速構建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 使用來自：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![]()
華為云計算 云知識 使用昇騰AI 彈性云服務器 實現圖像分類應用 使用昇騰AI彈性云服務器實現圖像分類應用 時間：2020-12-01 15:59:46 實驗指導用戶完成基于華為昇騰彈性云服務器的圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具Mind Studio；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 灰度發(fā)布的分類 灰度發(fā)布的分類 時間：2021-07-01 11:39:05 灰度發(fā)布是指在生產環(huán)境上引一部分實際流量對一個新版本進行測試，測試新版本的性能和表現，在保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運行的前提下，盡早發(fā)現新版本在實際環(huán)境上的問題。可以分為以下兩種類型： 1. 基于權重的灰度發(fā)布來自：百科
