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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(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(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(jīng)網(wǎng)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(diào)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(shù)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(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)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(jié)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(nèi)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(wǎng)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(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領域的基礎知識； 3、學習多項AI領域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割 第4章來自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學習方法完成計算機視覺任務的方法以及應用場景。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術的原理和應用場景。 3、掌握目標檢測技術的原理和應用場景。 4、掌握圖像分割技術的原理和應用場景。 5、掌握視頻處理的技術原理和應用場景。來自：百科![]()
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個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結(jié)果。 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學來自：專題![]()
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IoT邊緣服務價格必讀文檔 IoT邊緣計費說明 IoT邊緣開通免費。IoT邊緣基礎服務的節(jié)點/應用管理免費。IoT邊緣基礎服務的邊緣設備管理，單賬戶下設備總數(shù)小于1000免費；超過1000，則按超出的增量值計費。 IoT邊緣涉及IoTDA服務計費說明 在使用IoT邊緣服務時，需來自：專題![]()
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和統(tǒng)一認證服務等功能模塊，滿足企業(yè)在人工智能開發(fā)和部署過程中的各種需求。4. 支持多種計算資源和深度學習框架：AI Studio支持多種計算資源進行模型開發(fā)和訓練，同時支持多種深度學習框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標注平臺：AI St來自：專題![]()
理成本太高，邊緣計算的價值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪，計算就應在哪，人工智能正逐步向邊緣遷移，將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點，做到本地處理，打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術的相關研究和應用都有著顯著的進展，然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn)： a) 數(shù)據(jù)孤島，邊緣天然的地理分布性來自：百科
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