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來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自:百科
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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。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些來自:百科
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一。為了有效服務(wù)于廣告,在極快的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)實(shí)時(shí)中標(biāo),并通過自動(dòng)化確保系統(tǒng)迅速響應(yīng)競(jìng)價(jià),廣告推廣商必須能夠根據(jù)業(yè)務(wù)壓力靈活快速并且成本可控地增加容量。 競(jìng)享實(shí)例的應(yīng)用 客戶使用包周期實(shí)例作為常規(guī)容量提供服務(wù),在業(yè)務(wù)高峰時(shí),得益于競(jìng)享實(shí)例低成本及快速擴(kuò)縮容特性,競(jìng)享實(shí)例為系統(tǒng)提供可變來自:專題
網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺(tái),利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測(cè)模來自:百科
華為云計(jì)算 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。來自:百科
本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,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,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann來自: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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(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)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自:百科
AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--知識(shí)圖譜 華為云EI 華為云EI 華為云 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù) 華為HiLens 服務(wù) 華為云MapReduce服務(wù) 華為企業(yè)智能:EI初體驗(yàn) 華為云企業(yè)智能應(yīng)用平臺(tái) 華為云云數(shù)據(jù)遷移服務(wù) 華為 HiLens 服務(wù) 華為云MapReduce服務(wù) 華為企業(yè)智能:EI初體驗(yàn) 華為云企業(yè)智能應(yīng)用平臺(tái)來自:專題
3、訓(xùn)練任務(wù)快速部署:客戶進(jìn)行AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí),需要短時(shí)間(10mins)拉起上萬(wàn)核CPU,對(duì)動(dòng)態(tài)擴(kuò)容能力要求較高。 競(jìng)享實(shí)例的應(yīng)用 該AI學(xué)習(xí)引擎采用競(jìng)享實(shí)例提供CPU資源。得益于競(jìng)享實(shí)例的快速擴(kuò)容與成本優(yōu)勢(shì),引擎可以短時(shí)間生成超大規(guī)模AI(Actor)同時(shí)執(zhí)行更多的策略,縮短模擬時(shí)間。而憑借競(jìng)享實(shí)例的強(qiáng)勁來自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自:百科
賬戶充值。具體操作請(qǐng)參見準(zhǔn)備工作。 3.購(gòu)買X實(shí)例 4.請(qǐng)前往X實(shí)例控制臺(tái)購(gòu)買X實(shí)例,選擇區(qū)域、鏡像、實(shí)例規(guī)格、購(gòu)買時(shí)長(zhǎng)和購(gòu)買數(shù)量等。具體操作請(qǐng)參見購(gòu)買Flexus云服務(wù)器X實(shí)例。 5.登錄X實(shí)例。 6.購(gòu)買完成后,您可以登錄X實(shí)例開始快速構(gòu)建電商網(wǎng)站、Web應(yīng)用、小程序、學(xué)習(xí)環(huán)來自:專題
L實(shí)例價(jià)格_L實(shí)例多少錢 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS實(shí)例類型_MongoDB實(shí)例類型_華為云 購(gòu)買 區(qū)塊鏈 實(shí)例_訂購(gòu)區(qū)塊鏈實(shí)例_區(qū)塊鏈實(shí)例是什么_區(qū)塊鏈實(shí)例購(gòu)買流程 GaussDB 實(shí)例狀態(tài)_ GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 實(shí)例狀態(tài)_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例狀態(tài)_華為云 CCI云容器實(shí)例日志管理_華為云CCI_云容器實(shí)例來自:專題
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