- 基于深度學(xué)習(xí)的備課思考與實(shí)踐 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科征形成更抽象的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)的動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(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)的典型模型: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)的應(yīng)用:計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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)的工程師 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)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則來自:百科
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已成為實(shí)現(xiàn)教育現(xiàn)代化必不可少的重要支撐。借助教育大數(shù)據(jù)能夠?qū)?span style='color:#C7000B'>學(xué)習(xí)者的所有信息進(jìn)行系統(tǒng)的整理和分析,例如可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)設(shè)計教育環(huán)境,完善教學(xué)的場景,配置教育試驗(yàn)場景等,這些都能夠充分的調(diào)用學(xué)生群體在學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的主動性和積極性,對教育領(lǐng)域的發(fā)展有不可估量的作用。 教育大數(shù)據(jù)中心邏輯結(jié)構(gòu)圖來自:云商店
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