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  • 對數(shù)據(jù)和序列的深度學(xué)習(xí) 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)制來解釋說明數(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、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
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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)工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則
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  • 對數(shù)據(jù)和序列的深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
  • 算法應(yīng)用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法應(yīng)用示例,讓你雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法應(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
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    深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識: 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(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)元結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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  • 對數(shù)據(jù)和序列的深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
  • 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與實(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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    通過下采樣方式降低特征圖分辨率,從而降低輸出對位置形變敏感度,同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)計(jì)算量;全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整圖像,完成特征空間到真實(shí)類別空間映射,最終圖像分類便是由全連接層完成。有了這樣一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,我們還需要用大量數(shù)據(jù)它進(jìn)行不斷
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    自動(dòng)機(jī)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)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程學(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)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云
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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。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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)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,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) 通過學(xué)習(xí)本課程,學(xué)員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報(bào)數(shù)據(jù),基于AI設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測實(shí)際應(yīng)用場景有一個(gè)了解。
    來自:百科
    快遞員”角色。隨著寬帶網(wǎng)絡(luò)普及發(fā)展,特別是2009年以來伴隨著網(wǎng)宿藍(lán)汛上市, CDN 重新成為電信行業(yè)資本市場熱點(diǎn),引起互聯(lián)網(wǎng)公司、電信運(yùn)營商產(chǎn)業(yè)資本市場關(guān)注。業(yè)界普遍認(rèn)為,CDN最終將成為架設(shè)在傳統(tǒng)IP網(wǎng)之上一個(gè)必需內(nèi)容傳遞網(wǎng)絡(luò),將對整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)產(chǎn)業(yè)格局產(chǎn)
    來自:百科
    云知識 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來方向,云數(shù)據(jù)庫是解決方案核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)運(yùn)維管理,數(shù)據(jù)庫遷移根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案實(shí)操、
    來自:百科
    角色: IAM 最初提供一種根據(jù)用戶工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請求條件等。基于策略授權(quán)是一種更加靈活授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)權(quán)限最小化安全管控要求。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 實(shí)例被鎖怎么處理?
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識 IoT邊緣個(gè)人隱私數(shù)據(jù)保護(hù) IoT邊緣個(gè)人隱私數(shù)據(jù)保護(hù) 時(shí)間:2020-09-14 10:29:36 為了確保您個(gè)人數(shù)據(jù)(例如用戶名、密碼、設(shè)備信息等)不被未經(jīng)過認(rèn)證、授權(quán)實(shí)體或者個(gè)人獲取,IoT邊緣通過加密存儲個(gè)人數(shù)據(jù)、控制個(gè)人數(shù)據(jù)訪問權(quán)限以及記錄操作日
    來自:百科
    角色:IAM最初提供一種根據(jù)用戶工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)權(quán)限最小化安全管控要求。 GaussDB 數(shù)據(jù)庫實(shí)例被鎖怎么處理?
    來自:專題
    機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺預(yù)集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用,降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來智能世界,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、合作伙伴開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):If語句For語句 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):If語句For語句 時(shí)間:2021-04-07 09:22:03 If語句用來做條件判斷,基本原理及形式如下: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在????????????華為云學(xué)院
    來自:百科
    數(shù)據(jù)聯(lián)系,同時(shí)還要明確用戶要求響應(yīng)時(shí)間以及處理方式等等。把用戶業(yè)務(wù)功能需求轉(zhuǎn)化成需求說明,定義要設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)功能點(diǎn)。 3. 了解并記錄用戶在安全性完整性方面的要求 安全性要求是描述不同用戶對數(shù)據(jù)使用操作情況。完整性是數(shù)據(jù)取值范圍,數(shù)據(jù)合法性,異常數(shù)據(jù)處理機(jī)制等需求的描述。
    來自:百科
    加速庫接口輸出數(shù)據(jù)形狀進(jìn)行分析確定與描述,通過TBE算子加速庫接口也可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成中間圖并中間圖中每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述,逐個(gè)解析每個(gè)算子輸入輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子輸入數(shù)據(jù)來源,獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接算子類
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識 典型企業(yè)OLTPOLAP數(shù)據(jù)庫 典型企業(yè)OLTPOLAP數(shù)據(jù)庫 時(shí)間:2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP):存儲/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動(dòng)數(shù)據(jù)以支撐日常業(yè)務(wù)活動(dòng); 聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP):存儲歷史數(shù)據(jù)以支撐復(fù)雜分析操作,側(cè)重決策支持。
    來自:百科
    企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效支持。 基于流計(jì)算可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來全新視覺體驗(yàn) 適合人群:面向實(shí)時(shí)流計(jì)算可視化感興趣從業(yè)人員,社會大眾高校師生 培訓(xùn)方案:結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算可視化平臺 技術(shù)能力:了解流計(jì)算關(guān)鍵技術(shù),掌握華為云基于流計(jì)算可視化解決方案 認(rèn)
    來自:專題
    來操縱數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)基本操作,如查詢、插入、刪除修改等等。數(shù)據(jù)事務(wù)管理運(yùn)行管理。數(shù)據(jù)庫在建立運(yùn)用維護(hù)石油數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)統(tǒng)一管理控制,以保證事物正確運(yùn)行,保證數(shù)據(jù)安全性、完整性,以及發(fā)生故障后系統(tǒng)及時(shí)恢復(fù)。數(shù)據(jù)建立維護(hù)功能,包括數(shù)據(jù)庫、初始數(shù)據(jù)輸入和
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