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- 基于深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：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)通過組合低層特來自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué) 相關(guān)內(nèi)容
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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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：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。來自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué) 更多內(nèi)容
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從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(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。語音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來自：百科![]()
類的水平。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)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí) 時(shí)間：2020-12-15 15:02:59 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問題的基本思想和方法，是理解復(fù)雜算法的必要要素。人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，想要了解人工智能必須先掌握必備的一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(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處理器的算子開發(fā)來自：專題![]()
使用ModelArts中開發(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處理器的算子開發(fā)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 第十六屆中國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽華為賽題作品提交 第十六屆中國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽華為賽題作品提交 時(shí)間：2020-12-11 10:44:46 中國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽是一項(xiàng)面向中國(guó)研究生群體的學(xué)術(shù)競(jìng)賽活動(dòng)，是廣大研究生探索實(shí)際問題、開展學(xué)術(shù)交流、提高創(chuàng)新能力和培來自：百科![]()
現(xiàn)、知識(shí)積累等情況了如指掌。 1.2在線學(xué)習(xí) 家長(zhǎng)學(xué)習(xí)：根據(jù)不同年齡段幼兒特點(diǎn)，設(shè)計(jì)不同學(xué)習(xí)內(nèi)容，針對(duì)家長(zhǎng)感興趣的問題給予指導(dǎo)。網(wǎng)站針對(duì)家長(zhǎng)日常所需的育兒知識(shí)在后臺(tái)設(shè)置分類，并定期向不同分類上傳學(xué)習(xí)內(nèi)容，學(xué)習(xí)內(nèi)容的格式為視頻、視頻簡(jiǎn)介。學(xué)習(xí)者還可以針對(duì)視頻提出相應(yīng)問題，與專家進(jìn)行及時(shí)溝通。來自：云商店![]()
如何提高算子的計(jì)算性能？怎樣修改現(xiàn)有算子的計(jì)算邏輯？昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦？別急別急，和我一起從單算子開發(fā)學(xué)習(xí)自定義算子開發(fā)吧！ 為什么要自定義算子 深度學(xué)習(xí)算法由一個(gè)個(gè)計(jì)算單元組成，我們稱這些計(jì)算單元為算子（Operator，簡(jiǎn)稱Op）。算子是一個(gè)函數(shù)空間到函數(shù)空間上的來自：百科![]()
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)來自：百科![]()
l會(huì)進(jìn)行有界搜索，直到遞歸深度和固定數(shù)量到達(dá)一定限度為止，Boogie是一種中間驗(yàn)證語言，旨在構(gòu)建其他語言的驗(yàn)證程序的中間層。 Coq是一個(gè)交互式定理證明助手，它提供了一種形式化的語言來編寫數(shù)學(xué)定義，可執(zhí)行 算法和定理 Isabelle/HOL是一個(gè)基于高階邏輯的通用交互式定理證明器來自：百科![]()
，多年豐富經(jīng)驗(yàn)，傾囊相授；一站式學(xué)習(xí)體驗(yàn)，漸進(jìn)式賦能，由淺入深，綜合提升技能；還配套學(xué)習(xí)群及時(shí)交流群，專家1v1答疑，伴你輕松開啟AI學(xué)習(xí)之旅。普惠AI觸及每個(gè)企業(yè)，每個(gè)開發(fā)者，讓智能無所不及！ 2020年不可錯(cuò)過的普惠AI好課——《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》 1）包含14門課程，共計(jì)31個(gè)課時(shí)；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：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
如何基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布？ 如何基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布？ 部署（CodeArts Deploy）提供可視化、自動(dòng)化部署服務(wù)。提供豐富的部署步驟，有助于用戶制定標(biāo)準(zhǔn)的部署流程，降低部署成本，提升發(fā)布效率。 部署（CodeArts Deploy）提供可視化、自動(dòng)化部署服務(wù)。來自：專題
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