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- 深度學(xué)習(xí)比賽預(yù)測 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：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，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)員來自：百科
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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) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)比賽預(yù)測 更多內(nèi)容
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)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(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(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)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)來自：百科![]()
參賽要求 編程闖關(guān)環(huán)節(jié)以個人形式報名參賽，編程語言支持C++、Java、Python 賽題詳情 用戶貸款風(fēng)險預(yù)測。要求參賽者建立準(zhǔn)確的風(fēng)控模型，預(yù)測用戶是否會逾期還款。賽題下載 比賽規(guī)則 根據(jù)賽題要求及賽事官方發(fā)布的程序包，參賽學(xué)生在本地編譯調(diào)試完成后通過賽事網(wǎng)站提交代碼，后臺通過運行來自：百科![]()
”區(qū)域，即華為云直播服務(wù)暫只在這些區(qū)域部署了直播中心。新開通的用戶，目前暫只支持“華北-北京四”區(qū)域。 購買 視頻直播 立即使用 比賽直播在線觀看 比賽直播在線觀看：直播間一起觀看體育賽事、演唱會等，觀眾實時互動交流，低時延共享歡聚時刻。 事件直播：直播在線觀看高清直播除了黑白名單來自：專題![]()
公布晉級結(jié)果，TOP15的隊伍晉級比賽。 （3）賽前賦能培訓(xùn)及比賽用車發(fā)放（2019.8.5）：前往上海交大閔行校區(qū)參加為期2天的賽前賦能培訓(xùn)，并領(lǐng)取比賽用車。若賽隊不參加現(xiàn)場賦能培訓(xùn)可后續(xù)查閱平臺上賦能視頻，并提供地址，以便比賽主辦方郵寄比賽用車。 （4）決賽現(xiàn)場及頒獎：（2019來自：百科![]()
云知識 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測 時間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺的硬盤異常預(yù)測程序，通過機器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)中心典型來自：百科![]()
大賽通過與東風(fēng)暢行實際業(yè)務(wù)相結(jié)合，為開發(fā)者提供一個交流、學(xué)習(xí)，創(chuàng)新挑戰(zhàn)的平臺，以達(dá)到為業(yè)務(wù)賦能、培養(yǎng)汽車行業(yè)大數(shù)據(jù)人才的目的。 本次大賽參賽者基于華為云人工智能開發(fā)平臺ModelArts，根據(jù)組委會提供的歷史出行訂單、出行原始軌跡點數(shù)據(jù)，進(jìn)行訂單需求預(yù)測、出行行為分析模型的開發(fā)。 大賽詳情地址：https://competition來自：百科![]()
賽者應(yīng)承擔(dān)由此產(chǎn)生的全部責(zé)任及損失。 （3） 數(shù)據(jù)使用：對于大賽提供的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集），參賽者須僅在比賽場景下使用，同時不得以任何形式使用比賽之外的任何數(shù)據(jù)參賽。對于不提供下載的比賽數(shù)據(jù)，參賽者不得以任何形式擅自復(fù)制、下載或獲取。參賽者如發(fā)現(xiàn)任何出現(xiàn)數(shù)據(jù)未授權(quán)訪問的可能，應(yīng)立即通知組委會并積極提供相關(guān)信息。來自：百科![]()
科研單位、創(chuàng)客團(tuán)隊等均可報名參賽。 賽制說明 本次大賽分為兩個階段，學(xué)習(xí)課程階段及長期刷榜階段。 學(xué)習(xí)課程 報名比賽后，參賽選手點擊頁面左側(cè) “學(xué)習(xí)資料” 頁，進(jìn)入課程。找到頁面【課堂】并點擊，即可開啟你的學(xué)習(xí)之旅。 本次課程由華為AI高級工程師，華為云AI開發(fā)者課程設(shè)計總監(jiān)、導(dǎo)來自：百科![]()
像探索AD的影像學(xué)標(biāo)記對AD早期識別和及時預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準(zhǔn)確性，推動和促進(jìn)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù)，參賽選手將基來自：百科![]()
選手在華為線上 AI開發(fā)平臺 Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測截圖給出預(yù)測結(jié)果。完成實驗操作并發(fā)布預(yù)測結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。 比賽時間： 2019年3月13日-2019年4月30日 大賽詳細(xì)地址：https://competition來自：百科![]()
參賽者須根據(jù)給定的三個方向“交通流量預(yù)測”、“水質(zhì)高光譜污染物分析”和“貨柜車到港預(yù)測分析”，提交整體解決方案和數(shù)據(jù)分析模型算法。 分析賽賽題必須使用華為云ModelArts平臺進(jìn)行作品開發(fā)和驗證。 特別說明： 由于三道賽題的作品開發(fā)要求有所區(qū)別，答題請通過以下3個途徑報名和提交作品。 1、交通流量預(yù)測可直接來自：百科![]()
計算機、自動化、電子信息、軟件工程等相關(guān)專業(yè)（非必要條件）的全日制專科、本科、研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊成員可預(yù)先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會也會提供完整的海選賽來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科
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