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  • 深度學習的教學設計楊玉琴 內容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學習動機是建立模擬大腦分析學習神經網絡,它模擬大腦機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習典型模型:卷積神經網絡模型、深度信任網絡模型、堆棧自編碼網絡模型。 深度學習應用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領域。
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 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習相關基本知識,其中包括深度學習發(fā)展歷程、深度學習神經 網絡部件、深度學習神經網絡不同類型以及深度學習工程中常見問題。 目標學員
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  • 深度學習的教學設計楊玉琴 相關內容
  • 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例,讓你對雙向深度學習有初步認知。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    云知識 基于深度學習算法語音識別 基于深度學習算法語音識別 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(shù)據(jù)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原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關內容與應用。
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  • 深度學習的教學設計楊玉琴 更多內容
  • 深度學習。 課程目標 通過本課程學習,使學員了解如下知識: 1、高效結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學習背景 第2章 高效神經元和結構設計 第3章 基于NAS輕量級神經網絡 第4章
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    更好訓練效果。 本次訓練所使用經過數(shù)據(jù)增強圖片 基于深度學習識別方法 與傳統(tǒng)機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同,此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征,不同層輸出常被視為神經網絡提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學習算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學習模型。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下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融合場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網平臺
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    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經網絡基本單元組成和產生表達能力方式及復雜訓練過程。 課程目標 通過本課程學習,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
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    作業(yè)后詳細按鈕可以查看當前作業(yè)對錯情況,可以查看客觀題正確率,也可以查看主觀題正確答案。教師會把每章使用到附件資料整合到課程中,學生可以在學習以后選擇下載學習視頻中提到附件資。 5、學習崗位課程 學生可以選擇平臺提供階段性學習課程,按照路徑方式進行專項學習,平臺了六大崗位課程的學習。
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    本文介紹中軟國際智慧教學云平臺學生使用指南之學習直播課。 1、學生報名 學生選擇直播頁面中任意一個直播進入,點擊報名。 2、直播詳細 登錄學生賬號,從直播列表頁或個人中心-我直播 選擇要進入直播。 3、觀看直播 在直播詳情頁面 點擊“進入直播” 進入直播界面。 4、回放觀看 點擊查看 觀看回放。 云市場商品
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    如果教師上傳課堂重現(xiàn)視頻,學生在學習過程中也可以播放課堂重現(xiàn)視頻。 6、話題討論 學生可以參與老師發(fā)起的話題討論。 7、完成作業(yè) 學生可以在學習過程中完成老師推送課堂作業(yè),查看作業(yè)列表。學生做作業(yè)時候按照單題作答方式做題,系統(tǒng)過定時自動保存學生答案,學生也可以隨時提交
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    云知識 數(shù)據(jù)庫設計物理設計 數(shù)據(jù)庫設計物理設計 時間:2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計物理設計階段是指,在用戶確認邏輯模型基礎上,以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運行效率,業(yè)務操作效率,前端應用效率等因素為出發(fā)點對模型進行調整。面向物理實施過程具體細節(jié)。最終
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    溫馨提示:參考網站內容與華為云無關,華為云不對參考網站內容或形式等承擔任何直接或間接商業(yè)或法律責任。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    通過精心優(yōu)化的設計和生產過程,降低了商品成本,使客戶能夠以更低價格購買商品,節(jié)省費用。 通過精心優(yōu)化設計和生產過程,降低了商品成本,使客戶能夠以更低價格購買商品,節(jié)省費用。 RPA教學管理云平臺 盈利分析 通過深入盈利潛力分析,確保商品市場定位和 定價 策略合理,為客戶帶來良好投資回報。 通過深入盈利
    來自:專題
    使客戶能夠以更低價格購買商品,節(jié)省費用。 通過精心優(yōu)化設計和生產過程,降低了商品成本,使客戶能夠以更低價格購買商品,節(jié)省費用。 RPA教學管理云平臺 盈利分析 通過深入盈利潛力分析,確保商品市場定位和定價策略合理,為客戶帶來良好投資回報。 通過深入盈利潛力分析,確
    來自:專題
    開放(Open): 端到端開源:從需求收集、提交、架構變更到代碼,均開源 盡最大可能重用已有開源項目 靈活(Flexible): 不使用任何不可替代私有/商業(yè)組件 大量使用插件化方式進行架構設計與實現(xiàn) 可擴展(Scalable): 由多個相互獨立項目組成 每個項目包含多個獨立服務組件
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    360度用戶畫像:對學生學習進行全流程跟蹤和能力刻畫。 智慧教學云平臺特點: l基于成果導向教育理念 l企業(yè)級真實項目案例 l行業(yè)前沿課程體系 l領先行業(yè)軟件工程標準 l以大數(shù)據(jù)為支撐智慧教學平臺 l云上與本地結合開放實驗系統(tǒng) l實訓內容與實訓環(huán)境同步供應 l線上線下結合服務體系 云市場商品
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    針對直播間觀眾提出相關問題做了深度解答,讓我們一起來復習一下要點吧! 著眼AI未來,踐行產教融合 2017年以來,國家頒布了一系列政策來推進人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)與發(fā)展。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能相關專業(yè)建設及應用發(fā)展更是被提升到國家戰(zhàn)略高度。隨著智能社會到來,人工智能核心
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    時在線教育用戶也激增。線上教育急速發(fā)展也催生了很多線上行業(yè)巨頭,對線下培訓行業(yè)產生了非常大威脅。越來越多人意識到急速布局線上業(yè)務必要性和緊迫性,以及重點推進教育行業(yè)精細化運營。OMO模式是互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、云計算等新技術給教育行業(yè)帶來新變化,對于這一新出現(xiàn)概念,沒有既往經驗,各家都在摸著石過河。
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    合并廣泛地應用在教學中,線下場景加線上融入,精準記錄教學學習數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通,便于機構和學校更有針對性地提升特定環(huán)節(jié)服務,技術將幫助教育領域實現(xiàn)兩件事:一是優(yōu)質資源大規(guī)??焖倨占埃硪粋€是千人千面的大規(guī)模因材施教。 OMO教學模式不是簡單O2O教學模式(線上轉線下、
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