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  • 深度學習 必要性 nlp 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經 網絡的部件、深度學習神經網絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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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。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經滲入到我們生活中的每個
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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(shù)據(jù)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。
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    值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題,我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實世界中部署神經網絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解如下知識: 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。
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    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(shù)據(jù)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。
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    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
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    、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
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    華為云計算 云知識 審計的必要性 審計的必要性 時間:2021-07-01 16:17:40 為什么審計是有必要的呢? 在傳統(tǒng)運維中,系統(tǒng)故障以及人為故障只能通過手工調測測試定位具體故障原因。如何定位故障并快速解決,是客戶最關注的問題。 通過審計中的日志收集可以快速定位問題故障,
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    華為云計算 云知識 自然語言處理理論、應用與實驗 自然語言處理理論、應用與實驗 時間:2020-12-15 10:44:52 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。自然語言處理NLP)是人工智能領域的一個重要方向,是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學為一體的科
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    課程簡介 本課程主要內容包括:自然語言處理技術原理、實戰(zhàn):構建專屬智能問答機器人。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術及應用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié) 對話機器人演示
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    應用篇。您將學習到行業(yè)深度應用的AI領域知識: OCR NLP的概念及其模型開發(fā),同時您也可以選擇體驗和學習當下熱門的端云協(xié)同AI應用開發(fā)。 目標學員 高校學生、個人開發(fā)者中的AI愛好者、學習者 課程目標 掌握 AI 行業(yè)熱門模型應用的開發(fā),了解端云協(xié)同開發(fā)理念與基礎知識。 課程大綱
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    間的關系。 課程簡介 在自然語言處理(NLP) 領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級,學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱
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    AI基礎課程--概覽 AI基礎課程--Python編程知識 AI基礎課程--數(shù)學基礎知識 AI基礎課程--常用框架工具 AI基礎課程--概覽 AI基礎課程--Python編程知識 AI基礎課程--數(shù)學基礎知識 AI基礎課程--常用框架工具 技術領域 技術領域 AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習
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    AI基礎課程--概覽 AI基礎課程--Python編程知識 AI基礎課程--數(shù)學基礎知識 AI基礎課程--常用框架工具 AI基礎課程--概覽 AI基礎課程--Python編程知識 AI基礎課程--數(shù)學基礎知識 AI基礎課程--常用框架工具 技術領域 技術領域 AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習
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    更多視頻 企業(yè)級AI應用開發(fā)專業(yè)套件 ModelArts Pro 文字識別套件操作指導 自然語言處理 NLP 03:18 如何使用NLP API 更多視頻 自然語言處理 NLP 如何使用NLP API 視頻直播 Live 05:13 視頻直播 Live 配置直播Key防盜鏈 應用與 數(shù)據(jù)集成平臺
    來自:專題
    教學和學習數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通,便于機構和學校更針對性地提升特定環(huán)節(jié)的服務,技術將幫助教育領域實現(xiàn)兩件事:一是優(yōu)質資源的大規(guī)模快速普及,另一個是千人千面的大規(guī)模因材施教。 中軟國際OMO教學模式不是簡單的O2O教學模式(線上轉線下、線下轉線上),更多是線上和線下教學環(huán)節(jié)的深度融合,
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    打造云原生應用平臺AppArts,成立大模型高質量數(shù)據(jù)聯(lián)盟 盤古NLP大模型功能介紹 智慧教育助手 單輪問答:歷史、地理、科學、技術、文化等通用常識問答 多輪對話:根據(jù)用戶提供的上下文信息進行邏輯推理和判斷,自然流暢對話 角色扮演:以職位、著名IP、客服等口吻回答用戶問題 數(shù)學能力:具備基礎的運算能力 行業(yè)內容生成
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    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    什么是聯(lián)邦學習 文檔導讀 簡介 職業(yè)認證考試的學習方法 孤立森林:參數(shù)說明 神經網絡介紹 安裝須知:安裝場景 線上培訓課程介紹 什么是自然語言處理:首次使用NLP 華為云培訓體系 典型AI庫 腳本樣例:Zeppelin 自動學習簡介:自動學習功能介紹 自動學習簡介:自動學習功能介紹
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