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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 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 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 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![]()
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15:12:04 圖像識別 （ Image Recognition ），基于深度學習和大數據，利用計算機對圖像進行分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術。基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理來自：百科![]()
助用戶自動采集關鍵數據，打造智能化業(yè)務系統(tǒng)，提升業(yè)務效率。 立即使用 立即購買 什么是圖像識別 媒資 圖像標簽 基于深度學習技術，準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力幫助客戶準確識別和理解圖像內容。主要面向媒資素材管理、內容推薦、廣告營銷等領域。來自：專題![]()
便利。 華為云圖像識別 Image 是一種基于深度學習技術的服務，能夠準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內容1。它廣泛用于圖像自動打標簽、圖像分類、特定物體檢測、基于圖像內容的推薦等場景2。 華為云圖像來自：百科![]()
全流程 AI開發(fā)平臺 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 第4章 AI進階篇階段總結直播&問題答疑 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據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training來自：百科![]()
課程目標 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領域的經典算法； 4、掌握一定的模型調優(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 圖像分割來自：百科![]()
10:12:06 圖像標簽（Image Tagging），基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內容 產品優(yōu)勢 識別準確 可識別多種物體、場景和概念標簽，更準確識別和理解圖像內容 穩(wěn)定性高 提來自：百科![]()
化UI測試功能編程。 2 目標檢測技術在隱私合規(guī)檢測領域的應用 深度學習中的目標檢測，主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學習算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進。在結構上，Faster來自：百科![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據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據預處理來自：專題
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