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課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、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 面向未來的智來自：百科使用MindSpore提供的基本模塊進行前線網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。 2. 對數(shù)據(jù)進行處理和增強以便得到更好的數(shù)據(jù)輸入。 3. 利用前線網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建訓練模型，并進行模型保存和推理。 說起來可能平淡無奇，但是實驗終究需要自己親自動手才能體會其中的無限樂趣。 看到這里，想必各種背景知識和原理大家已經(jīng)略知一二，如來自：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(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。來自：百科![]()
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為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。來自：百科![]()
希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設(shè)備上報數(shù)據(jù)進行分析預測的實際應(yīng)用場景有一個了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 物聯(lián)終端，數(shù)據(jù)源頭 第3章 華為云平臺搭建 第4章 AI智能銷量預測來自：百科![]()
、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)來自：百科![]()
翻譯質(zhì)量。 實時翻譯 提供RESTful規(guī)范中英翻譯API接口，用戶調(diào)用API發(fā)送待翻譯文本內(nèi)容，即可實時得到機器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機器翻譯 NLPMT 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 時間：2023-11-08 14:51:16 今年以來，云計算大模型競相涌現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)賽道可以說是“百舸爭流”。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到傳統(tǒng)制造業(yè)無不在思考：來自：百科![]()
云知識 機器翻譯應(yīng)用場景 機器翻譯應(yīng)用場景 時間：2020-09-16 10:48:41 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 應(yīng)用場景 翻譯中心：采用機器翻譯服務(wù)，構(gòu)來自：百科![]()
，帶你體驗自然語言處理技術(shù)和構(gòu)建垂直領(lǐng)域智能對話機器人。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：自然語言處理技術(shù)原理、實戰(zhàn)：構(gòu)建專屬智能問答機器人。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應(yīng)用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié)來自：百科![]()
1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護的人員 課程目標 掌握自然語言處理理論和應(yīng)用，具有自然語言處理的相關(guān)編程能力。 課程大綱 第1章 自然語言處理簡介 第2章 預備知識 第3章 關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用來自：百科![]()
課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識； 3、學習多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割來自：百科![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
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定識別區(qū)域，完成模板設(shè)計并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：百科![]()
研究問題即語言情感分析展開討論。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解： 1、自然語言處理的方法和應(yīng)用。 2、AI時代的自然語言處理。 課程大綱 第1章 自然語言處理和語言情感分析 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原來自：百科
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