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- 深度學習是人工智能 內容精選 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，數字化是企業(yè)發(fā)來自：百科據對模型進行訓練，再使用模型對新的數據進行推理和預測，因此數據是機器學習中的關鍵要素之一。 MNIST數據集是目前手寫數字識別領域使用最為廣泛的公開數據集，大部分識別算法都會基于它進行訓練和驗證。MNIST數據集包含0~9這10種數字，每一種數字都包含大量不同形態(tài)的手寫數字圖片訓來自：百科
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華為云計算 云知識 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經網絡為架構，對數據進行表征學習的算法。目前，在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問來自：百科![]()
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 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![]()
搭建到智能算法應用，并實現售賣機的智能化運營，是一個貫穿數據開發(fā)、數據采集、數據挖掘應用的完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術結合場景實現方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設備接入IoT平臺上報數據，基于AI對設備上報數據進行分析預測的實際應用場景有一個了解。來自：百科![]()
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 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科![]()
但對普通開發(fā)者來說，AI入門普遍存在如下難點： 一是缺乏AI基礎知識，做AI開發(fā)涉及到Python編程知識、Linux知識，視覺方面要學圖像處理等，同時還要有一定的數學基礎。 二是學習不系統，很多書籍只介紹了AI發(fā)展的基礎框架，缺乏專業(yè)的學習路徑、技術講解及具體場景的應用。 三是沒有專家講師帶領指導，找不來自：百科![]()
人工智能的未來展望 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：百科![]()
課程大綱 1. AI芯片概覽 2. 昇騰芯片硬件架構 3. 昇騰芯片軟件架構 4. 華為Atlas人工智能計算平臺 5. Atlas的行業(yè)應用 6. 實驗 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
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