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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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。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 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網絡模型都是需要來自：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據集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容與應用。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)，融合了物聯網與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 物聯網平臺來自：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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
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登錄 MetaStudio 控制臺。 單擊“聲音制作”下方的“開始創(chuàng)建”，進入聲音制作頁面。如圖1所示。 圖1 定制數字人形象 配置聲音制作參數 配置聲音制作參數 區(qū)域 說明 請選擇聲音制作服務 選擇聲音制作服務“基礎版聲音制作” 定制聲音名稱 輸入聲音名稱，示例：歡快女聲 請選擇聲音性別 選擇聲音的性別，示例：女生來自：專題![]()
證音頻生成的效果，請保持錄音環(huán)境安靜無噪音。支持試聽錄制生成的語音。 文本驅動：通過輸入文本，選擇聲音的方式，生成播報內容。不能超過2000字。 單擊聲音圖標，會彈出聲音對話框，可以選擇需要使用的聲音。 無標注的系統(tǒng)聲音，均為免費聲音，可直接選用。 標注有“第三方”的聲音，需要購來自：專題![]()
。 界面左側是聲音制作頁面，右側為聲音制作流程。聲音制作錄制教程，可以幫助用戶快速制作聲音。 圖1 定制聲音 配置聲音制作參數 副文本最多一行 配置聲音制作參數 區(qū)域 說明 請選擇聲音制作服務 系統(tǒng)提供如下聲音制作服務，請選擇一種聲音制作服務。 基礎版聲音制作：僅需20條語料。音來自：專題![]()
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功能描述 分身形象定制 通過真人拍攝視頻，建模生成數字人分身形象。 數字人可作為虛擬主播、虛擬主持、虛擬客服、虛擬老師等形象使用。 聲音定制 通過真人錄音，建模生成自定義的數字人聲音，用于為數字人配音。 也支持直接購買第三方聲音套餐，使用套餐內的聲音，為數字人配音。 分身形象 視頻直播 使來自：專題![]()
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