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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(jīng)網(wǎng)絡為架構，對數(shù)據(jù)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(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![]()
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ModelArts訓練好后的模型如何獲??？ 使用自動學習產生的模型只能在ModelArts上部署上線，無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓練生成的模型，會存儲至用戶指定的 OBS 路徑中，供用戶下載。 是否支持圖像分割任務的訓練？ 支持。您可以使用以下三種方式實現(xiàn)圖像分割任務的訓練。 您可以在AI來自：專題![]()
、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![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學習方法完成計算機視覺任務的方法以及應用場景。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術的原理和應用場景。 3、掌握目標檢測技術的原理和應用場景。 4、掌握圖像分割技術的原理和應用場景。來自：百科![]()
信息抽?。横槍r間、地點、人物等通用實體及工單要素等信息抽取 智能協(xié)同辦公 代碼生成：根據(jù)用戶描述或示例，自動生成相應代碼 代碼修改：根據(jù)用戶描述或示例，自動修改相應的代碼，并對代碼進行檢查和優(yōu)化 代碼理解：根據(jù)用戶給定代碼，輸出代碼的用途和實現(xiàn)方案 插件應用集成 通用插件開發(fā)模型，與預置插件相匹配使用，提高應用程序的靈活性來自：專題![]()
華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時間：2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術為核心的各項應用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們來自：百科![]()
調整超參來迭代模型；或在實驗階段，有一個可以優(yōu)化訓練的性能的想法，則會回到開發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過程可見下圖。 開發(fā)階段：準備并配置環(huán)境，調試代碼，使代碼能夠開始進行深度學習訓練，推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調試。 實驗階段：調整數(shù)據(jù)集、調整超參等，通過多輪實來自：專題![]()
Content Processing）服務，基于對視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學習多模態(tài)信息分析技術，快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面來自：百科![]()
動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程目標 通過本課程的學習，使學員：來自：百科![]()
。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)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(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)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A來自：百科![]()
練營開發(fā)者大賽 時間：2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事簡介】 為深入貫徹落實省委省政府關于加快推進新舊動能轉換重大工程戰(zhàn)略部署，進一步支持來自：百科
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