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本課程介紹了在降低模型對特定應用場景數據依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解： 1、如何構建高效的神經網絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構建弱監(jiān)督學習模型，并進而利用互聯網數據自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應感知來自：百科![]()
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深度學習計算服務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)者設計了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架，例如AI數據集、AI模型與算力等。來自：其他![]()
速度、最少的時間開展人工智能的開發(fā)與部署工作。 Apulis AI Studio配套人工服務(H CS 版)的亮點在于其全類型數據統一接入管理功能。它提供了多種數據智能處理工具，可以對全類型數據進行ETL、標注等智能處理。此外，該產品還為客戶提供了“深度學習+機器學習”全場景AI開發(fā)來自：專題![]()
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