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- 深度學(xué)習(xí) 圖像標(biāo)注 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)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(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 圖像標(biāo)注 相關(guān)內(nèi)容
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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(lái)自：百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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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，并且在某些問來(lái)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)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(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)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(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來(lái)自：專題![]()
支持多種計(jì)算資源和深度學(xué)習(xí)框架：AI Studio支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練，同時(shí)支持多種深度學(xué)習(xí)框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計(jì)算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)：AI Studio提供高效率的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，支持多種數(shù)據(jù)標(biāo)注場(chǎng)景，包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、來(lái)自：專題![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)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(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割 第4章來(lái)自：百科![]()
了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對(duì)AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語(yǔ)音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類等多個(gè)標(biāo)注場(chǎng)景，可適用于各種AI項(xiàng)目，如來(lái)自：百科![]()
全流程AI開發(fā)平臺(tái)介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training來(lái)自：百科![]()
學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測(cè)”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注：ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能，可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能當(dāng)前僅支持“圖像分類”、來(lái)自：專題![]()
藝賽旗機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件 IS-RPA AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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(lái)自：云商店![]()
第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動(dòng)學(xué)習(xí)Demo演示 第6節(jié) 課程總結(jié) AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化來(lái)自：百科![]()
ModelArts支持應(yīng)用到圖像分類、物體檢測(cè)、視頻分析、語(yǔ)音識(shí)別、產(chǎn)品推薦、異常檢測(cè)等多種AI應(yīng)用場(chǎng)景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Tr來(lái)自：百科![]()
目標(biāo)檢測(cè)：在建筑施工現(xiàn)場(chǎng)，基于定制化的圖像識(shí)別目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)人員是否佩戴安全帽，以降低安全風(fēng)險(xiǎn)。 圖像搜索：基于圖像標(biāo)簽的圖像搜索技術(shù)，不管用戶輸入關(guān)鍵字，還是輸入一張圖像，都可以快速搜索到想要的圖像。 展開內(nèi)容 收起內(nèi)容 圖像識(shí)別相關(guān)精選推薦 《深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別：原理與實(shí)踐》—2 圖像識(shí)別前置技術(shù)來(lái)自：專題![]()
I平臺(tái)，想AI開發(fā)者所想，智能標(biāo)注功能，一鍵解決人工標(biāo)注的煩惱。智能標(biāo)注功能快速完成數(shù)據(jù)標(biāo)注，為您節(jié)省70%以上的標(biāo)注時(shí)間。智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 一鍵智能標(biāo)注，怎么用？ 在ModelArt來(lái)自：百科![]()
從DWS導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 了解更多 數(shù)據(jù)管理-人工標(biāo)注 圖片標(biāo)注 ModelArts數(shù)據(jù)標(biāo)注中的圖片標(biāo)注指圖片類型的數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注。圖片標(biāo)注的標(biāo)注作業(yè)類型，分為“圖像分類”、“物體檢測(cè)”、“圖像分割”三種標(biāo)注類型。 文本標(biāo)注 文本場(chǎng)景的標(biāo)注主要為“文本分類”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”。來(lái)自：專題
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