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- 深度學習的數(shù)學理論 內(nèi)容精選 換一換
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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的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科
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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(jié)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的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的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(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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(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![]()
華為云計算 云知識 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
課程簡介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學基礎知識。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎知識及應用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識及應用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關知識。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應用。來自：百科![]()
語音識別，語言理解，語言生成以及 語音合成 。本課程就語音處理的理論及應用做了介紹，介紹了大量具體的語音識別與語音合成的模型，不同模型各有特點，適應于不同的應用場景，實際中應注意合理選用。 目標學員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer來自：百科![]()
.NET 還推出了配套的框架、表單和權(quán)限類型的應用，幫助企業(yè)實施信息化的全面建設。這些開源產(chǎn)品的結(jié)合使用，能夠減少企業(yè)客戶的重復二次開發(fā)，節(jié)約IT運營成本。 Slickflow.NET 開源工作流引擎的代碼全部開源，并提供完善的技術(shù)開發(fā)資料。對于企業(yè)版以上的客戶，還提供技術(shù)支持服來自：專題![]()
課程目標 掌握自然語言處理理論和應用，具有自然語言處理的相關編程能力。 課程大綱 第1章 自然語言處理簡介 第2章 預備知識 第3章 關鍵技術(shù)及應用 第4章 自然語言處理實驗 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 圖像處理理論、應用與實驗 圖像處理理論、應用與實驗 時間：2020-12-16 09:19:27 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括 人臉識別 、圖來自：百科![]()
熱門開源項目，與Linux、Apache、開源中國、CNCF等社區(qū)大牛探討最新開源技術(shù)。 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)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，致來自：百科![]()
地區(qū)）的高校、研究所的在讀研究生（碩士生、博士生）和已獲研究生入學資格的本科應屆畢業(yè)生，同時積極動員和歡迎國外高校研究生參賽。 【賽事介紹】 中國研究生數(shù)學建模競賽是一項面向中國研究生群體的學術(shù)競賽活動，是廣大研究生探索實際問題、開展學術(shù)交流、提高創(chuàng)新能力和培養(yǎng)團隊意識的有效平臺來自：百科
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