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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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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 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![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：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兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
B級海量存儲等特性。 華為高斯數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)相關文檔 華為高斯數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-自定義策略 如果系統(tǒng)預置的 GaussDB 權限，不滿足您的授權要求，可以創(chuàng)建自定義策略。自定義策略中可以添加的授權項（Action）。 華為高斯數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-使用GDS從遠端服務器導入數(shù)據(jù) 本教程旨在演示使用GDS（Gauss來自：專題![]()
。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 自定義函數(shù)-文檔下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-開發(fā)指南（分布式_2.x版本） 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-用戶指南 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-最佳實踐 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫自定義函數(shù)-API參考 立即下載 G來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為云API入門學習賽AI 人臉識別 華為云API入門學習賽AI人臉識別 時間：2020-12-09 11:47:10 華為云API入門學習賽·AI人臉識別，本賽事適用于了解華為云的API、以及學習基于華為云進行開發(fā)的初學者，目標是為華為云的開發(fā)者提供一個了解華為云Open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![]()
華為云計算 云知識 學習Python編程需要什么基礎：函數(shù) 學習Python編程需要什么基礎：函數(shù) 時間：2021-04-07 09:27:41 函數(shù)是一個能完成特定功能的代碼塊，可在程序中重復使用，減少程序的代碼量和提高程序的執(zhí)行效率。在python中函數(shù)定義語法如下： 返回值不來自：百科![]()
基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 時間：2020-12-02 11:19:20 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建人臉識別應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡；來自：百科![]()
時間：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉人臉識別，初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習，了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié)來自：百科![]()
●實例數(shù)量：容器應用的實例數(shù)量。一個容器應用只能擁有一個實例。 ●配置方式 自定義配置：即從零開始配置容器應用，具體請參見4-6。 應用模板配置：選擇一個已經(jīng)定義好的應用模板，可以在模板的基礎上進行修改，使用應用模板能夠幫助您省去重復的工作量。模板的定義與4-6需要的配置相同，創(chuàng)建模板的方法請參見應用模板。來自：專題![]()
容器和函數(shù)應用運行時管理，幫助用戶在云端統(tǒng)一對邊緣應用進行管理、監(jiān)控和運維 兼容原生kubernetes與docker生態(tài)，支持以容器和函數(shù)應用運行時管理，幫助用戶在云端統(tǒng)一對邊緣應用進行管理、監(jiān)控和運維 豐富的邊緣AI算法 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識別、車輛識別、周界入侵、文字識別等AI能力來自：專題
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