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- 深度學(xué)習(xí)標(biāo)注工具特征提取標(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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)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(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(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)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(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，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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類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(guò)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(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(kāi)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(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)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![]()
右上角“開(kāi)始標(biāo)注”，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)。 在數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)，單擊“待確認(rèn)”頁(yè)簽，然后單擊“啟動(dòng)智能標(biāo)注”。 在彈出的“啟動(dòng)智能標(biāo)注”對(duì)話(huà)框中，選擇智能標(biāo)注類(lèi)型。 智能標(biāo)注有兩種類(lèi)型： “主動(dòng)學(xué)習(xí)”表示系統(tǒng)將自動(dòng)使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)，難例篩選等多種手段進(jìn)行智能標(biāo)注，降低人工標(biāo)注量，幫助用戶(hù)找來(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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
功能。人工智能平臺(tái)提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布，支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類(lèi)型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫(kù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
、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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開(kāi)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(zhuān)題![]()
圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)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(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間：2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook對(duì)Python編程語(yǔ)言有一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)來(lái)自：百科![]()
專(zhuān)屬注冊(cè)方案，大幅提高注冊(cè)成功率 個(gè)人商標(biāo)注冊(cè)教程 個(gè)人商標(biāo)注冊(cè)教程 帶您了解如何自己申請(qǐng)商標(biāo)注冊(cè)、商標(biāo)注冊(cè)要求、個(gè)人商標(biāo)注冊(cè)流程等內(nèi)容 帶您了解如何自己申請(qǐng)商標(biāo)注冊(cè)、商標(biāo)注冊(cè)要求、個(gè)人商標(biāo)注冊(cè)流程等內(nèi)容 商標(biāo)注冊(cè) 為您提供商標(biāo)查詢(xún)、商標(biāo)注冊(cè)、商標(biāo)續(xù)展服務(wù)，幫助您便捷高效的注冊(cè)、維護(hù)和管理商標(biāo)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)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(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
模板設(shè)計(jì)并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)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(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。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(kāi)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(lèi)型，涵蓋圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類(lèi)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![]()
ModelArts有什么優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-09 15:43:07 ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)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(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科
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