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  • tf深度學習框架 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習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習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 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習相關(guān)的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • tf深度學習框架 相關(guān)內(nèi)容
  • 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(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(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)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(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,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • tf深度學習框架 更多內(nèi)容
  • 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(chǔ)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)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(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(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術(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(jié)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習: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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    華為云計算 云知識 Infima框架文檔手冊學習與基本介紹 Infima框架文檔手冊學習與基本介紹 時間:2021-07-09 10:41:55 Infima是一個樣式框架,專門為內(nèi)容導向型網(wǎng)站而設(shè)計。Infima 與現(xiàn)有 CSS 框架(例如 Bootstrap、Bulma)之間
    來自:百科
    云知識 Gatsby 框架文檔手冊學習與基本介紹 Gatsby 框架文檔手冊學習與基本介紹 時間:2021-07-09 10:47:45 Gatsby 是一個基于 React 的免費、開源框架,可以幫助開發(fā)人員構(gòu)建快速的網(wǎng)站和應(yīng)用程序。 Gatsby文檔手冊學習與信息參考網(wǎng)址:https://www
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    華為云計算 云知識 VuePress框架文檔手冊學習與基本介紹 VuePress框架文檔手冊學習與基本介紹 時間:2021-07-09 10:44:03 VuePress 是基于 Vue 前端開發(fā)框架的靜態(tài)站點生成工具。 VuePress文檔手冊學習與信息參考網(wǎng)址:https://www
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    、自動機器學習等領(lǐng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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    華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 時間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者
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    鏡像 AI容器用Serverless的方式提供算力,極大方便算法科學家進行訓練和推理。 AI容器原生支持TF,Caffe,MXNET,pytorh,mindspore等主流的訓練框架。 AI容器通過拓撲親和性調(diào)度,調(diào)度任務(wù)時將GPU間網(wǎng)絡(luò)和存儲狀態(tài)也考慮在內(nèi),保證GPU間高速通信,從
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    華為云計算 云知識 昇騰AI軟件棧框架管理器功能框架介紹 昇騰AI軟件棧框架管理器功能框架介紹 時間:2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前,框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型,并
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    華為云計算 云知識 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 業(yè)界主流AI開發(fā)框架 時間:2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0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(jié)合代碼詳細講解TensorFlow
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    于Mindspore的開發(fā)與應(yīng)用來進入了解這一開發(fā)框架。 目標學員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學習深度學習算法應(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 學完本課程后,您將能夠:描述Mindspore是什么;了解Mindspore的框架;了解Mindspore的設(shè)計思路
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)治理 框架是什么 數(shù)據(jù)治理框架是什么 時間:2020-09-09 10:31:46 數(shù)據(jù)是企業(yè)核心資產(chǎn),企業(yè)需要建立起數(shù)據(jù)字典,有效管理其日益重要的數(shù)據(jù)和信息資源;同時建立數(shù)據(jù)持續(xù)改進機制,來不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)的價值和風險應(yīng)被有效管理,以支撐企業(yè)管理簡化
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫的安全框架 數(shù)據(jù)庫的安全框架 時間:2021-05-31 10:24:36 數(shù)據(jù)庫 安全 從廣義范圍來看, 數(shù)據(jù)庫安全 框架可以分為網(wǎng)絡(luò)層、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)這3個層次。 1. 網(wǎng)絡(luò)層次安全 從技術(shù)角度講,網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)層次安全方法技術(shù)主要由加密技術(shù),防火墻技術(shù)和入侵檢測技術(shù)等。
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    深圳MES系統(tǒng) 深圳MES系統(tǒng) 聚焦行業(yè)化,深度專業(yè)化的MES系統(tǒng),滿足規(guī)上企業(yè)、中大型企業(yè)、專精特新企業(yè)所需的“一站式”數(shù)字化工廠解決方案。 聚焦行業(yè)化,深度專業(yè)化的MES系統(tǒng),滿足規(guī)上企業(yè)、中大型企業(yè)、專精特新企業(yè)所需的“一站式”數(shù)字化工廠解決方案。 歐軟云MES立即購買 免費試用
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    工具包。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。
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