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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入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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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理論、算法、使用方法、技巧與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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
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)在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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)網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
可以先學習端，硬件操作先實現(xiàn)，再用云端訓練。 2、Q：知途教育人才培養(yǎng)，是通識化教育培訓？還是面向高精尖的呢？ A：知途教育人才培養(yǎng)方案主要是和高校合作，采用通識化教育培訓模式，助力本科和高職院校培養(yǎng)數字藍領人才、應用人才及算法人才，解決當前市場所需的人才缺口問題。 3、Q：具體是以什么樣的方式跟高校協(xié)作？來自：云商店![]()
替代傳統(tǒng)的學習方式，只是基于已有的閱讀習慣，將AR閱讀作為一種延展。 7、 Q：AR閱讀是否對網絡有要求？是否要5G才能用？ A：不是，5G的應用能大幅提升閱讀體驗，當下載速度變快，資源質量可以做的更好，網絡環(huán)境放開后，可以更大膽的匹配內容量，用戶體驗也會更佳。 8、Q：能否探討下如何提高硬件計算能力？來自：云商店![]()
Asrto Zero應用場景 輕松構建專業(yè)級應用，高效易用的低代碼平臺，創(chuàng)新隨心所欲，敏捷超乎想象！ 低代碼開發(fā)平臺--零代碼場景 無需代碼，通過全新的可視化界面，只需托拉拽即可輕松搭建應用，讓工作變得簡單有趣 低代碼開發(fā)平臺 - 輕應用構建場景 提供豐富的輕應用模板，包括辦公管來自：專題![]()
鍵的核心代碼開發(fā)中，讓代碼產出更具價值。 華為云低代碼平臺Astro教程視頻 Astro低代碼開發(fā)平臺 04:57 快速發(fā)布Welink輕應用 Astro低代碼開發(fā)平臺 快速發(fā)布Welink輕應用 Astro低代碼開發(fā)平臺 07:20 邏輯開發(fā)-服務編排 Astro低代碼開發(fā)平臺來自：專題![]()
直播精選問答： 1、Q：企業(yè)如何選擇和確定符合自己的方案及服務？ A：首先一知智能科技在電商、教育、銀行、反電詐等領域已經有了相對成熟的方案可供用戶選擇，另外，也配備有完整的AI語音顧問、客戶服務、AI訓練師等幫助用戶定制方案，提供完整的服務流程。 2、Q：競爭對手多嗎，市場占有率多少，相對于競爭對手有哪些優(yōu)勢？來自：云商店![]()
企業(yè)成功 立即使用 幫助文檔 代碼檢查指南 代碼檢查API參考 代碼檢查指南 代碼檢查準備工作 代碼檢查準備工作：進入代碼檢查頁面>創(chuàng)建項目>創(chuàng)建代碼倉庫（針對Repo源碼源）>創(chuàng)建服務擴展點（針對通用Git、GitHub和碼云三種代碼源） 代碼檢查任務創(chuàng)建 包括：創(chuàng)建Repo源來自：專題
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