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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí)，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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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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(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)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(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)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(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(guò)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。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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)來(lái)自：百科![]()
，也可以直接單擊“重新檢測(cè)”，重新檢測(cè)資產(chǎn)并進(jìn)行評(píng)分。 說(shuō)明：資產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)修復(fù)后，為降低安全評(píng)分的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，需手動(dòng)忽略或處理告警事件，刷新告警列表中告警事件狀態(tài)。 ● 安全評(píng)分顯示為歷史掃描結(jié)果，非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如需獲取最新數(shù)據(jù)及評(píng)分，可單擊“重新檢測(cè)”，獲取最近的數(shù)據(jù)。 安全分值和扣分項(xiàng)說(shuō)明來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知識(shí) 標(biāo)簽 標(biāo)簽 時(shí)間：2020-12-14 19:46:11 標(biāo)簽是保護(hù)實(shí)例的標(biāo)識(shí)。為保護(hù)實(shí)例添加標(biāo)簽，可以方便用戶(hù)對(duì)擁有的保護(hù)實(shí)例資源進(jìn)行分類(lèi)和搜索。 您可以在創(chuàng)建保護(hù)實(shí)例時(shí)添加標(biāo)簽，也可以在保護(hù)實(shí)例創(chuàng)建完成后，為保護(hù)實(shí)例添加標(biāo)簽，您最多可以給保護(hù)實(shí)例添加10個(gè)標(biāo)簽。 標(biāo)簽來(lái)自：百科![]()
垂直px 生成水印 圖片標(biāo)簽 圖片人臉檢測(cè) 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，可用于智能相冊(cè)、內(nèi)容推薦，圖庫(kù)管理。圖形化、無(wú)代碼，輕松開(kāi)發(fā)。 上傳圖片 識(shí)別結(jié)果 名稱(chēng) 評(píng)分 大海 90 帆船 88 評(píng)分代表命中某標(biāo)簽的概率，評(píng)分越高，表示越有可能命中當(dāng)前標(biāo)簽。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
垂直px 生成水印 圖片標(biāo)簽 圖片人臉檢測(cè) 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，可用于智能相冊(cè)、內(nèi)容推薦，圖庫(kù)管理。圖形化、無(wú)代碼，輕松開(kāi)發(fā)。 上傳圖片 識(shí)別結(jié)果 名稱(chēng) 評(píng)分 大海 90 帆船 88 評(píng)分代表命中某標(biāo)簽的概率，評(píng)分越高，表示越有可能命中當(dāng)前標(biāo)簽。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
參數(shù)類(lèi)型 描述 tag 是 Object 要添加或更新的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，詳情請(qǐng)參見(jiàn)表2。 表2 tag數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說(shuō)明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類(lèi)型 描述 key 是 String 標(biāo)簽的鍵，鍵不能為空。 value 是 String 標(biāo)簽的值。 請(qǐng)求示例 添加鏡像標(biāo)簽，其中，標(biāo)簽鍵為“key1”對(duì)應(yīng)的值為“value1”。來(lái)自：百科![]()
B數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)簽管理。 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 GaussDB 標(biāo)簽操作場(chǎng)景 GaussDB標(biāo)簽操作場(chǎng)景 標(biāo)簽管理服務(wù)（Tag Management Service，TMS）用于用戶(hù)在云平臺(tái)，通過(guò)統(tǒng)一的標(biāo)簽管理各種資源。TMS服務(wù)與各服務(wù)共同實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽管理能力，TMS提供全局標(biāo)簽管理能力，各服務(wù)維護(hù)自身標(biāo)簽管理來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，也可以直接單擊“重新檢測(cè)”，重新檢測(cè)資產(chǎn)并進(jìn)行評(píng)分。 說(shuō)明：資產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)修復(fù)后，為降低安全評(píng)分的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，需手動(dòng)忽略或處理告警事件，刷新告警列表中告警事件狀態(tài)。 ● 安全評(píng)分顯示為歷史掃描結(jié)果，非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如需獲取最新數(shù)據(jù)及評(píng)分，可單擊“重新檢測(cè)”，獲取最近的數(shù)據(jù)。 安全分值和扣分項(xiàng)說(shuō)明來(lái)自：專(zhuān)題![]()
（2）第二步：設(shè)置考核策略評(píng)分項(xiàng) 完成基本信息設(shè)置后，教師可以繼續(xù)設(shè)置考核策略評(píng)分項(xiàng)，編輯頁(yè)面如下圖所示。系統(tǒng)默認(rèn)顯示兩條評(píng)分項(xiàng)，點(diǎn)擊左下方【+】可以新增評(píng)分項(xiàng)。通過(guò)這種方式，教師可以設(shè)置多條評(píng)分項(xiàng)。 圖 考核策略評(píng)分項(xiàng)編輯頁(yè)面 頁(yè)面說(shuō)明： 1. 類(lèi)別：選擇評(píng)分類(lèi)型，不同類(lèi)別的評(píng)分規(guī)則也不同。具體可以參看下表。來(lái)自：云商店![]()
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時(shí)間：2023-11-06 10:22:57 通用AI是一種能夠像人類(lèi)一樣進(jìn)行思考、學(xué)習(xí)和推理的人工智能系統(tǒng)。它不同于傳統(tǒng)的人工智能，它不僅可以處理特定領(lǐng)域的任務(wù)，還可以跨越不同的領(lǐng)域，包括自然語(yǔ)言處理、 圖像識(shí)別 、機(jī)器學(xué)習(xí)等，具有廣泛的適用性和高度的靈活性。 通用AI的發(fā)展前景非常廣闊，它可以來(lái)自：百科
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