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- 深度學習的視覺分選 內(nèi)容精選 換一換
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方法和深度學習方法完成計算機視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場景。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 3、掌握目標檢測技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場景。來自:百科通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應(yīng)用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學習平臺介紹 第3節(jié) 深度學習入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學習平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來自:百科
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具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加速的算子進行功能上的最優(yōu)實現(xiàn)。如果L1芯片使能層的標準算子加速庫中無L2執(zhí)行框架層所需要的算子,這時可以通過張量加速引擎編寫新的自定義算子來支持L2執(zhí)行框架層的需要,因此張量加速引擎通過提供標準算子庫和自定義算子的能力為L2執(zhí)行框架層提供了功能完備性的算子。來自:百科
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0系列課程。計算機視覺是深度學習領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應(yīng)用,包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員來自:百科《基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機銷量分析》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機銷量分析》 在線課程 完成使命認證即可免費使用 《人人學IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識引入,通過物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系,涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認證60%的知識點,帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。來自:專題
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