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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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 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 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據集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 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 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網絡模型都是需要來自：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來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內容審核 -文本是什么 內容審核-文本是什么 時間：2020-09-16 10:28:34 內容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學習和內容審核模型，可自動識別出文本中出現的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內容，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險，凈化網絡環(huán)境，提升用戶體驗來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內容審核-文本應用場景 內容審核-文本應用場景 時間：2020-09-16 10:35:28 內容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學習和內容審核模型，可自動識別出文本中出現的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內容，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險，凈化網絡環(huán)境，提升用戶體驗來自：百科![]()
字識別 識別精度高： 采用先進的深度學習算法，優(yōu)化業(yè)務場景，文字識別精度高 支持復雜背景： 支持蓋章、錯行、傾斜等場景的 票據識別 在線文本校對 文本校對常見問題解答 文本校對常見問題解答 文本校對購買套餐包后，為什么會出現額外的計費或欠費 1、文本校對套餐包額度已使用完 套餐包額來自：專題![]()
團隊標注：ModelArts提供了團隊標注功能，可以由多人組成一個標注團隊，針對同一個數據集進行標注管理。團隊標注功能當前僅支持“圖像分類”、“物體檢測”、“文本分類”、“命名實體”、“文本三元組”、“語音分割”類型的數據集。 模型開發(fā) 數據準備完成后，可進行AI模型開發(fā)。AI模型開發(fā)的過程，稱來自：專題![]()
數據管理中如何將兩個數據集合并？ 目前不支持直接合并。 但是可以參考如下操作方式，將兩個數據集的數據合并在一個數據集中。 例如需將數據集A和數據集B進行合并。 1.分別將數據集A和數據集B進行發(fā)布。 2.發(fā)布后可獲得數據集A和數據集B的Manifest文件?？赏ㄟ^數據集的“數據集輸出位置”獲得此文件。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 使用ROMA Connect實現應用與數據集成 使用ROMA Connect實現應用與數據集成 時間：2020-12-01 14:55:02 實驗指導用戶短時間內熟悉并利用云服務快速實現應用與數據的集成。 實驗目標與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD來自：百科![]()
支持數據篩選、標注等數據處理，提供數據集版本管理，特別是深度學習的大數據集，讓訓練結果可重現。 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 支持模型部署到多種生產環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多來自：百科![]()
準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應速度快：單張 圖像識別 速度小于0.1秒。 內容審核-文本 內容審核-文本有以下應用場景： 電商評論篩查 審核電商網站產品評論，智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論，保證良好用戶體驗。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。來自：百科
