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  • 計算化學與深度學習 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學習深度學習算法應(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 學完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義發(fā)展;熟悉深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練優(yōu)化;描述深度學習中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學習簡介 2. 訓練法則
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  • 計算化學與深度學習 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ):深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計算機視覺基礎(chǔ):深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時間:2020-12-17 09:56:23 通過學習,您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點,并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識,初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應(yīng)用開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應(yīng)用開發(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(lián)網(wǎng)AI兩大技術(shù)方向,向您展示AIIoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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  • 計算化學與深度學習 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 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(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼編碼、識別重建、歸納演繹、認知求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場
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    經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)和訓練,可謂再好不過了。如何使用深度學習框架MindSpore進行模型開發(fā)訓練?又如何在ModelArts平臺訓練一個可以用于識別手寫數(shù)字的模型呢?讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇準備 機器學習中的傳統(tǒng)機器學習深度學習都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究領(lǐng)域,需要基于大量的歷史數(shù)
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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。
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    工智能的相關(guān)內(nèi)容應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?span style='color:#C7000B'>與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應(yīng)用
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    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術(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
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    彈性云服務(wù)器 E CS :輕松上云第一步 數(shù)據(jù)庫入門應(yīng)用 人人學云網(wǎng)絡(luò) 對象存儲服務(wù):便捷管理存儲資源 塊存儲服務(wù)EVS:云上堅實的數(shù)據(jù)底座 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN :提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度 華為企業(yè)智能:EI初體驗 華為云入門 彈性 云服務(wù)器ECS :輕松上云第一步 數(shù)據(jù)庫入門應(yīng)用 人人學云網(wǎng)絡(luò) 對象存儲服務(wù):便捷管理存儲資源
    來自:專題
    。 課程目標 對云計算有所了解,掌握彈性云服務(wù)器的概念、關(guān)鍵操作及應(yīng)用場景,能夠根據(jù)需要搭建網(wǎng)站應(yīng)用,包括應(yīng)用部署架構(gòu)、部署步驟及應(yīng)用操作。 立即學習 數(shù)據(jù)庫入門應(yīng)用 隨著科技的進步,人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀镜陌l(fā)布應(yīng)用產(chǎn)品,對數(shù)據(jù)庫提出了更高的要求,學習該課程能迅速了解華為
    來自:專題
    資源,并支付相關(guān)采購費用,同時考試中一次性使用的筆、橡皮等文具算下來也是一筆不小的開支。 為了降低成本,提升考試效率,防城港核電華為云旗下時習知學習平臺達成合作,搭建線上專屬考試平臺,高質(zhì)高效地組織合作伙伴單位員工考試,確保合作伙伴單位員工培訓-考核-授權(quán)-上崗,安全施工。 01
    來自:百科
    深度學習計算服務(wù)平臺是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶,推出的 AI開發(fā)平臺 ,提供從樣本標注、模型訓練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力,幫助用戶快速訓練和部署模型,管理全周期AI工作流。平臺為開發(fā)者設(shè)計了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具框架,例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型算力等。
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    華為云計算 云知識 Bootstrap Icons學習基本介紹 Bootstrap Icons學習基本介紹 時間:2021-07-09 15:22:00 Bootstrap Icons 的設(shè)計初衷是 Bootstrap 組件配合使用。Bootstrap Icons 全部是 SVG
    來自:百科
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    宅客學院在線平臺網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。 內(nèi)容大綱: 1、人工智能基本知識體系; 2、機器學習基礎(chǔ)實踐; 3、深度學習基礎(chǔ)實踐; 4、強化學習基礎(chǔ)實踐; 5、Vega簡介、架構(gòu)和Pipeline; 6、網(wǎng)絡(luò)人工智能AutoML簡介; 7、電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)問題和挑戰(zhàn)及Vega在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用;
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    華為云計算 云知識 Jekyll 文檔手冊學習基本介紹 Jekyll 文檔手冊學習基本介紹 時間:2021-07-09 11:49:21 Jekyll 是一個靜態(tài)站點生成工具。它將 Markdown (或者 Textile) 以及 Liquid 轉(zhuǎn)化成一個完整的可發(fā)布的靜態(tài)網(wǎng)站。
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    華為云計算 云知識 Redux文檔手冊學習基本介紹 Redux文檔手冊學習基本介紹 時間:2021-06-29 17:29:49 Redux 是 JavaScript 狀態(tài)容器,提供可預(yù)測化的狀態(tài)管理、構(gòu)建一致化的應(yīng)用,運行于不同的環(huán)境(客戶端、服務(wù)器、原生應(yīng)用),并且易于測試。
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    華為云計算 云知識 Prisma文檔手冊學習基本介紹 Prisma文檔手冊學習基本介紹 時間:2021-07-09 14:41:55 Prisma 是用于數(shù)據(jù)庫查詢、遷移和建模的工具包。 Prisma文檔手冊學習信息參考網(wǎng)址:https://prisma.bootcss.com/
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    華為云計算 云知識 MDX文檔手冊學習基本介紹 MDX文檔手冊學習基本介紹 時間:2021-07-09 10:01:39 MDX是一種書寫格式,允許你在 Markdown 文檔中無縫地編寫 JSX。你可以導入組件,如交互式圖表等,并將它們嵌入到你的內(nèi)容中。這使得用組件編寫長篇內(nèi)容成為一種可能。
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    華為云計算 云知識 Sass 文檔手冊學習基本介紹 Sass 文檔手冊學習基本介紹 時間:2021-07-09 10:23:30 Sass 是一個成熟、穩(wěn)定、強大的 CSS 擴展語言解析器。Sass 是一種 CSS 的預(yù)編譯語言。它提供了 變量(variables)、嵌套(nested
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