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  • 對(duì)深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。
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    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)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 對(duì)深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知 相關(guān)內(nèi)容
  • 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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、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(lái)智能世界,數(shù)字化
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    深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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  • 對(duì)深度學(xué)習(xí)的認(rèn)知 更多內(nèi)容
  • 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(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)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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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    用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用完整項(xiàng)目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程,學(xué)員可以對(duì)設(shè)備接入IoT平臺(tái)上報(bào)數(shù)據(jù),基于AI對(duì)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景有一個(gè)了解。
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    、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)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(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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    無(wú)狀態(tài)應(yīng)用/有狀態(tài)應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)需求 無(wú)狀態(tài)應(yīng)用/有狀態(tài)應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)需求 時(shí)間:2021-07-01 10:15:30 無(wú)狀態(tài)應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)需求: ①Volume與pod生命周期保持一致; ②Volume擁有獨(dú)立生命周期。 有狀態(tài)應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)需求: ①Volume擁有獨(dú)立與pod生命周期;
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    應(yīng),以及通過(guò)華為云實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)快速布署、算法迭代以及穩(wěn)定運(yùn)行,解決應(yīng)急場(chǎng)站中安全隱患。 芯峰AI視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)急解決方案通過(guò)智能識(shí)別技術(shù)對(duì)危險(xiǎn)化學(xué)品企業(yè)、重大危險(xiǎn)源風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)測(cè)預(yù)警,強(qiáng)化企業(yè)動(dòng)態(tài)監(jiān)管能力,以信息化發(fā)展提升監(jiān)管信息化效能,有效防范化解重大安全風(fēng)險(xiǎn),堅(jiān)決遏制重特
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    機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機(jī)器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法 6. 案例講解 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。
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    云知識(shí) K8S社區(qū)架構(gòu)中對(duì)各層詳細(xì)定義 K8S社區(qū)架構(gòu)中對(duì)各層詳細(xì)定義 時(shí)間:2021-06-30 19:00:15 K8S社區(qū)架構(gòu)中對(duì)Kubernetes分層架構(gòu)有詳細(xì)定義。 1. 內(nèi)核層 Kubernetes最核心功能,對(duì)外提供API構(gòu)建高層應(yīng)用,對(duì)內(nèi)提供插件式應(yīng)用執(zhí)行環(huán)境;
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    檢測(cè)模型AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類魔法方法的使用。
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    如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功? 如果您在激活學(xué)習(xí)過(guò)程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”提示界面,表示激活操作成功。 接下來(lái)您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái),在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對(duì)應(yīng)課程,證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒有看到學(xué)習(xí)卡成功激活提示,也無(wú)法正常登錄,請(qǐng)重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打
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    鎖,同時(shí)單車也將我們實(shí)時(shí)位置上報(bào)給手機(jī)應(yīng)用,把有價(jià)值信息呈現(xiàn)通過(guò)應(yīng)用到我們面前。 另外,在第二個(gè)車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景里,可能大家第一印象都是車載導(dǎo)航應(yīng)用。但是實(shí)際上,現(xiàn)在車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)從車輛位置導(dǎo)航,拓展到駕車整個(gè)過(guò)程中,包括車體本身一些運(yùn)維數(shù)據(jù)采集,比如剎車制動(dòng)、
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    您指定銀行支付頁(yè)面。 3、已通過(guò)網(wǎng)銀付款了,可是沒有收到激活碼? 請(qǐng)您先查看您網(wǎng)上銀行交易記錄,確認(rèn)款項(xiàng)是否成功劃出。 若款項(xiàng)已成功劃出,請(qǐng)用購(gòu)買時(shí)賬號(hào),登錄優(yōu)學(xué)院網(wǎng)站。在首頁(yè)左上方個(gè)人頭像右側(cè)點(diǎn)擊【我訂單】,進(jìn)入我訂單頁(yè)面。在我訂單頁(yè)面,可以看到您訂購(gòu)和支付訂單信
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    檢測(cè)模型AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類魔法方法的使用。
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    法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,
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    企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購(gòu)買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%
    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 哪些情況對(duì)云遷移不友好? 哪些情況對(duì)云遷移不友好? 時(shí)間:2021-01-20 09:44:47 華為云遷移服務(wù)是指,華為提供將客戶物理服務(wù)器上或其他虛擬化/云平臺(tái)上業(yè)務(wù)系統(tǒng)遷移至華為云平臺(tái)上一種服務(wù)。 云遷移服務(wù)并不是對(duì)所有場(chǎng)景遷移都友好,主要受限于三個(gè)方面:
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