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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(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。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![]()
單擊聲音圖標，會彈出聲音對話框，可以選擇需要使用的聲音。 無標注的系統(tǒng)聲音，均為免費聲音，可直接選用。 標注有“第三方”的聲音，需要購買激活后才能使用，操作請參考（可選）激活第三方聲音。 區(qū)域 參數(shù) 說明 01 請上傳您的照片 人像照片 單擊“查看示范”，在彈出的“上傳照片要求”對話框中，查看照片拍攝要求。來自：專題![]()
登錄 MetaStudio 控制臺。 在“工作臺”界面，單擊“分身數(shù)字人名片制作”，彈出“請選擇您要使用的名片模板”對話框，如圖1所示。 服務提供了名片模板，用戶可以基于模板制作名片。 圖1 選擇名片模板 選擇一款名片模板，單擊“開始制作”，進入名片制作頁面，如圖2所示。 界面左側為名片配置內容，右側為名片預覽效果圖。參數(shù)配置說明如表1所示。來自：專題![]()
模板設計并調用服務接口。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：百科![]()
ModelArts數(shù)據(jù)準備全流程： 數(shù)據(jù)標注 模型訓練過程中需要大量已標注的數(shù)據(jù)，因此在模型訓練之前需要進行數(shù)據(jù)標注作業(yè)。ModelArts為用戶提供了標注數(shù)據(jù)的能力： 人工標注：對于不同類型（圖片、音頻、文本和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標注類型。 智能標注：智能標注是指基于當前標注階段的標簽及圖片來自：專題![]()
立即購買 免費體驗 自己怎么制作網(wǎng)站常見問題 自己怎么制作網(wǎng)站常見問題 云速建站自己制作網(wǎng)站購買時包含了全部費用嗎？ ? 云速建站購買后包含了云速建站服務的費用，如果要使用其他配套服務則需另外購買，如域名、付費模板、短信服務等。 使用云速建站自己制作網(wǎng)站版本是否支持升級？ ?云速來自：專題![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理來自：專題![]()
功能。人工智能平臺提供基于非結構化數(shù)據(jù)的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練，以及超參調優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能，支持多類型應用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫來自：專題![]()
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圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多來自：百科![]()
ModelArts有什么優(yōu)勢 時間：2020-09-09 15:43:07 ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：百科![]()
像中自動標注疑似煙霧、火焰，實現(xiàn)機器智能值守。進一步結合管理信息系統(tǒng)，實現(xiàn)低空煙霧火焰檢測場景的全周期管理理。 方案部署說明 方案部署說明 利用SDC攝像頭，加載煙霧火焰檢測算法，對實時視頻流畫面進行實時檢測，對畫面內是否有煙霧、明火火焰目標進行檢測顯示； 實時輸出檢測框，SDC來自：專題
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