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- 基于深度學(xué)習(xí)的人體重心 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(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(kāi)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)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特來(lái)自：百科
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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)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
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從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科![]()
類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(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)處理的基本方法。 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。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、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)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(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)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于昇騰 彈性云服務(wù)器 的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)（Python） 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)（Python） 時(shí)間：2020-12-01 15:31:03 實(shí)驗(yàn)配置了AI1開(kāi)發(fā)環(huán)境和典型樣例指導(dǎo)書(shū)，供您選擇感興趣的案例完成應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)和人工智能來(lái)服務(wù)教學(xué)環(huán)節(jié)，打通教學(xué)制定、在線教學(xué)、在線實(shí)驗(yàn)、在線實(shí)訓(xùn)、人才測(cè)評(píng)、人才服務(wù)為一體的人才生態(tài)鏈綜合平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)線上和線下深度融合。 中軟國(guó)際教育OMO教學(xué)解決方案，基于OBE核心理念，即“以學(xué)生為中心、成果導(dǎo)向、持續(xù)改進(jìn)”，來(lái)進(jìn)行教學(xué)管理，更關(guān)注提升學(xué)生能力，希望通過(guò)實(shí)踐完成知識(shí)內(nèi)化。來(lái)自：云商店![]()
數(shù)字版的“克隆體”。這個(gè)“克隆體”，也被稱(chēng)為“數(shù)字孿生體”。近些年，數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)新階段，它的應(yīng)用支撐了各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 數(shù)字孿生本質(zhì)是實(shí)時(shí)流動(dòng)的數(shù)字信息模型，它充分利用實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，在數(shù)字空間實(shí)時(shí)構(gòu)建物理對(duì)象的精準(zhǔn)數(shù)字化映射，基于數(shù)據(jù)整合與分析來(lái)自：百科![]()
原廠遠(yuǎn)程1V1專(zhuān)家服務(wù)，包含問(wèn)題解答和需求管理、在線故障診斷等（全年遠(yuǎn)程總服務(wù)時(shí)長(zhǎng)不超過(guò)5人天）。 訪問(wèn)店鋪 好會(huì)計(jì) 好會(huì)計(jì)，一款為小微企業(yè)量身打造的一體化、智能化、行業(yè)化的專(zhuān)業(yè)云財(cái)稅應(yīng)用，隨時(shí)隨地幫助小微企業(yè)管理現(xiàn)金銀行、發(fā)票、往來(lái)、報(bào)稅、經(jīng)營(yíng)分析等，高效、智能的提升小微企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平 訪問(wèn)店鋪來(lái)自：專(zhuān)題![]()
克等均涌現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應(yīng)用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，從0開(kāi)始，通過(guò)與環(huán)境的交互和試錯(cuò)，學(xué)會(huì)觀察世界、執(zhí)行動(dòng)作、合作與競(jìng)爭(zhēng)策略。每個(gè)AI智能體是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，主要包含如下步驟： 1、通過(guò)GPU分析場(chǎng)景特征（自己，視野內(nèi)隊(duì)友來(lái)自：專(zhuān)題![]()
使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
a） 交付在云端-全云DevOps實(shí)踐:實(shí)踐：小步快跑，收支相宜 華為云CodeArts百人大規(guī)模精益DevOps轉(zhuǎn)型:華為DevOps一體化平臺(tái)框架 Hbase應(yīng)用場(chǎng)景:畫(huà)像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún) 用戶(hù)與權(quán)限的基本概念:隊(duì)列 DevOps敏捷測(cè)試之道來(lái)自：云商店![]()
使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 時(shí)間：2020-12-02 11:19:20 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建人臉識(shí)別應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法；來(lái)自：百科![]()
第一層是以大數(shù)據(jù)分析為主的智能分析、智能決策。 第二層是以互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)、個(gè)性化定制、云端設(shè)計(jì)、互聯(lián)網(wǎng)采購(gòu)、云服務(wù)為核心體現(xiàn)制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)深度融合的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)。 第三層是以設(shè)計(jì)制造一體化、協(xié)同制造、質(zhì)量管控、管理會(huì)計(jì)、共享服務(wù)為核心的智慧管理。 第四層結(jié)合數(shù)字技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能排程、智能調(diào)度、智能數(shù)據(jù)采集來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達(dá)式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達(dá)式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 時(shí)間：2021-01-11 14:35:43 相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)來(lái)自：百科![]()
視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱(chēng)VCT)，基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析，形成層次化的分類(lèi)標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)來(lái)自：百科
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