- 流處理與深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
-
來(lái)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(jiàn)的問(wèn)題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來(lái)自:百科
- 流處理與深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
-
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
- 流處理與深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
-
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練,可謂再好不過(guò)了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練?又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的模型呢?讓我們來(lái)一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域,需要基于大量的歷史數(shù)來(lái)自:百科工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來(lái)自:百科值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自:百科介紹如何使用OBS觸發(fā)器 函數(shù)工作流 02:33 函數(shù)工作流 介紹如何使用 SMN 觸發(fā)器 函數(shù)工作流 02:42 函數(shù)工作流 介紹如何使用DIS觸發(fā)器 函數(shù)工作流 02:18 函數(shù)工作流 介紹如何使用定時(shí)觸發(fā)器 函數(shù)工作流 02:42 函數(shù)工作流 介紹如何創(chuàng)建依賴(lài)包 函數(shù)工作流 FunctionGraph來(lái)自:專(zhuān)題、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:百科云知識(shí) 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景化解決方案 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景化解決方案 時(shí)間:2020-12-16 09:54:47 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)應(yīng)用中實(shí)時(shí)流的場(chǎng)景解決方案,從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架,包括數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲(chǔ),包括實(shí)時(shí)流案例分析及實(shí)戰(zhàn)。來(lái)自:百科
- PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 遷移學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理實(shí)踐
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:視頻處理與動(dòng)作識(shí)別
- 智能廢水處理與監(jiān)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型
- PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 自然語(yǔ)言處理與強(qiáng)化學(xué)習(xí)
- 深度學(xué)習(xí)模型預(yù)處理操作一覽【預(yù)處理】
- Hadoop數(shù)據(jù)處理模式:批處理與流處理結(jié)合技巧
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:語(yǔ)言翻譯與多語(yǔ)種處理
- 動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí):優(yōu)化與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
- Java流操作解析:深度剖析中間操作、終端操作與并行處理機(jī)制
- 【點(diǎn)云處理】基于深度學(xué)習(xí)模型的不同處理方式