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- 能夠體現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的課堂教學(xué)實(shí)錄 內(nèi)容精選 換一換
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征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)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(dòng)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(lái)解釋說(shuō)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(jì)算機(jī)視覺(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科來(lái)自：百科
- 能夠體現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的課堂教學(xué)實(shí)錄 相關(guān)內(nèi)容
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科的深度學(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)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科
- 能夠體現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的課堂教學(xué)實(shí)錄 更多內(nèi)容
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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![]()
的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為來(lái)自：百科![]()
至超越了人類(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) 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) GaussDB (DWS)的易擴(kuò)展體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的易擴(kuò)展體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:21:18 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，易擴(kuò)展，體現(xiàn)在如下的方面： 按需擴(kuò)展：Shared-Nothing開(kāi)放架構(gòu)，可來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)的易使用體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的易使用體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:16:19 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，易使用，體現(xiàn)在如下的方面： 一站式可視化便捷管理：通過(guò)使用GaussDB(DW來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)的高可靠體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的高可靠體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:23:45 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，高可靠，體現(xiàn)在如下的方面： ACID：支持分布式事務(wù)ACID(Atomicit來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)的高性能體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的高性能體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:22:30 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，高性能，體現(xiàn)在如下的方面： 1. 云化分布式架構(gòu) GaussDB(DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)的低成本體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的低成本體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:33:09 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，低成本，體現(xiàn)在如下的方面： 按需付費(fèi)：GaussDB(DWS)按實(shí)際使用量和使用時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低，只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。來(lái)自：百科![]()
持后臺(tái)的快速?gòu)椥圆渴?，輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，大大降低客戶(hù)的開(kāi)發(fā)投入，提升業(yè)務(wù)創(chuàng)新效率。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓來(lái)自：百科![]()
量可以平均分散到不同的節(jié)點(diǎn)上，從而減輕了單個(gè)節(jié)點(diǎn)的壓力。 第三， CDN 緩存加速，華為云CDN全球2800+節(jié)點(diǎn)會(huì)緩存網(wǎng)站的靜態(tài)資源，當(dāng)請(qǐng)求再次到達(dá)時(shí)，CDN節(jié)點(diǎn)可以直接返回緩存中的資源，減少了流量訪(fǎng)問(wèn)源站的次數(shù)。 第四，CDN防御機(jī)制，華為云CDN具有一定的DDoS防御能力，具體來(lái)自：百科![]()
在瀏覽器地址欄，輸入為您配置好的平臺(tái)網(wǎng)址。打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)后，點(diǎn)擊頁(yè)面頂部“登錄” ，如 下圖所示： 2 創(chuàng)建課堂教學(xué) 登錄后，進(jìn)入平臺(tái)。點(diǎn)擊進(jìn)入一門(mén)開(kāi)課，點(diǎn)擊教學(xué)活動(dòng)下的備課，如下圖所示，添加課堂教學(xué)。 3 設(shè)置課堂教學(xué)內(nèi)容 課堂教學(xué)創(chuàng)建完成后，設(shè)置課堂教學(xué)內(nèi)容。 課堂教學(xué)內(nèi)容支持視頻、文檔、投來(lái)自：云商店![]()
云服務(wù)器的彈性體現(xiàn)在哪些方面 云服務(wù)器的彈性體現(xiàn)在哪些方面 時(shí)間：2020-07-28 09:01:04 云服務(wù)器 云計(jì)算具有彈性擴(kuò)展的特點(diǎn)。 所謂彈性是指可以根據(jù)用戶(hù)的需要靈活地改變?cè)?span style='color:#C7000B'>的可用資源，并自由地增加和降低云的可用資源。 在業(yè)務(wù)的高峰或低谷時(shí)期，它可以匹配適當(dāng)數(shù)量的資源。來(lái)自：百科![]()
、跨系統(tǒng)平臺(tái)的無(wú)縫接入和集成，提供一個(gè)支持信息訪(fǎng)問(wèn)、傳遞、以及協(xié)作的集成化環(huán)境，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化業(yè)務(wù)應(yīng)用的高效開(kāi)發(fā)、集成、部署與管理。并根據(jù)每個(gè)用戶(hù)的特點(diǎn)、喜好和角色的不同，為特定用戶(hù)提供量身定做的訪(fǎng)問(wèn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)信息的安全通道和個(gè)性化應(yīng)用桌面，使師生員工可以瀏覽到相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行相關(guān)來(lái)自：云商店![]()
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)能夠對(duì)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(jì)教育環(huán)境，完善教學(xué)的場(chǎng)景，配置教育試驗(yàn)場(chǎng)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(dòng)性和積極性，對(duì)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(lái)自：云商店![]()
本來(lái)幾分鐘甚至幾秒鐘能解決的事情，偏偏花費(fèi)了幾十分鐘幾個(gè)小時(shí)，不僅時(shí)間損失，影響到整體的業(yè)務(wù)更是頭疼，這是企業(yè)非常不愿意遇見(jiàn)的。所以面對(duì)這樣的痛點(diǎn)，華為云憑借其技術(shù)強(qiáng)和創(chuàng)新快的優(yōu)勢(shì)，專(zhuān)門(mén)推出了華為云CDN全站加速解決方案，即依托華為云的全球2800+邊緣信息節(jié)點(diǎn)的資源多的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)實(shí)時(shí)鏈路來(lái)自：百科
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