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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入雙向對偶系統(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)展現狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科華為云計算 云知識 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經網絡為架構，對數據進行表征學習的算法。目前，在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些來自：百科
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網絡人工智能高校訓練營-中山大學&網絡人工智能聯合出品 時間：2021-04-27 15:59:32 內容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺，利用AutoDL技術開發(fā)硬盤異常檢測模來自：百科![]()
3、數據高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章 數據高效的神經網絡壓縮 第5章 1-bit等價性研究 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成來自：百科![]()
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，結合清華大學開源語音數據集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內容與應用。來自：百科![]()
本身的領域比較狹窄，實用性有限，但是在它基礎上發(fā)展起來的卷積神經網絡等計算機視覺技術早已應用在更為復雜的任務中，因此，手寫數字識別也成為計算機視覺領域衡量算法表現的一個基準任務。所以，通過這一實踐場景來了解神經網絡開發(fā)和訓練，可謂再好不過了。如何使用深度學習框架MindSpore來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
據庫。OLTP和OLAP數據庫市場占比為7:3； 非關系型數據庫包括專用 文檔數據庫 、圖數據庫等。非關系型數據庫面向細分場景、更具針對性，但也因其應用領域較窄，市場空間占比較?。?lt;20%）； 未來5年，數據庫主要市場仍聚焦在關系型數據庫，占比80%以上。 文中課程 更多精彩課程、實來自：百科![]()
華為云計算 云知識 SFS與其他服務關系 SFS與其他服務關系 時間：2021-07-02 09:38:08 文件系統(tǒng)可以掛載到同一項目下的不同 彈性云服務器 （E CS ）上進行文件共享。彈性文件服務需要使用 統(tǒng)一身份認證 （Identity and Access Management，I來自：百科![]()
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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡 華為云 面向未來的智來自：百科![]()
4、不同策略對應不同結果，不同結果產生不同的Reward（獎勵分數）。 5、該獎勵分數作為參數用來更新策略模型，再進行新一輪學習。 客戶瓶頸 1、實時性與長期性：AI不僅要做出實時的操作決策，還要做出長期的規(guī)劃決策，通常對于游戲時間30分鐘左右的STG游戲，對應的決策步數（Policy）超過70來自：專題![]()
AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數自調優(yōu) 當前已經覆蓋了500+重點參數，通過深度強化學習與全局調優(yōu)算法，結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調優(yōu)，相比DBA人工根據經驗調優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦來自：專題
