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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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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(shù)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![]()
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(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網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![]()
華為云計算 云知識 Pod詳解-外部輸入 Pod詳解-外部輸入 時間：2021-06-30 19:08:06 Pod可以接收的外部輸入方式：環(huán)境變量、配置文件以及密鑰。 1.環(huán)境變量：使用簡單，但一旦變更后必須重啟容器。 Key-value自定義 From 配置文件（configmap）來自：百科![]()
目標檢測：在建筑施工現(xiàn)場，基于定制化的圖像識別目標檢測系統(tǒng)，可實時監(jiān)測現(xiàn)場人員是否佩戴安全帽，以降低安全風險。 圖像搜索：基于圖像標簽的圖像搜索技術，不管用戶輸入關鍵字，還是輸入一張圖像，都可以快速搜索到想要的圖像。 展開內容 收起內容 圖像識別相關精選推薦 《深度學習與圖像識別：原理與實踐》—2 圖像識別前置技術來自：專題![]()
華為云計算 云知識 圖像識別 圖像識別 時間：2020-10-30 15:12:04 圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學習和大數(shù)據，利用計算機對圖像進行分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術?；?span style='color:#C7000B'>深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種來自：百科![]()
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圖像識別服務介紹 圖像識別服務介紹 圖像識別（Image Recognition），基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內容 圖像識別（Image Recognition），基于深度學來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 圖像標簽優(yōu)勢 圖像標簽優(yōu)勢 時間：2020-09-17 10:12:06 圖像標簽（Image Tagging），基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內容 產品優(yōu)勢 識別準確來自：百科![]()
映了真實世界的狀況。數(shù)據集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據類型，涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景，可適用于各種AI項目，來自：百科
