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- 深度學習校本化的實踐探索 劉建平 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：百科的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章來自：百科
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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![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經過數據增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
來自：百科![]()
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![]()
時習知作為華為旗下一款面向企業(yè)學習、培訓、 知識管理 全場景學習平臺，秉承華為數字化轉型優(yōu)秀實踐經驗，致力于幫助每個組織迅速開辦安全可靠的數字化學堂。 在品牌方面，為了給用戶帶來更好地智能化、情感化的品牌感受，時習知確立了靈活、連接、開智的品牌調性，以及輕量、簡潔、高效、活力的設計語言。 在用戶來自：百科![]()
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。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網立即注冊一元域名華為云桌面來自：百科![]()
華為云計算 云知識 有狀態(tài)應用&持久化存儲的最佳實踐 有狀態(tài)應用&持久化存儲的最佳實踐 時間：2021-07-01 10:46:08 有狀態(tài)應用&持久化存儲的最佳實踐如下圖所示： 1. 在StatefulSet中定義volumeClaimTemplates； 2. Statefu來自：百科![]()
新產業(yè)為背景，樹立創(chuàng)新型、綜合化、全周期工程教育“新理念”，構建新興工科和傳統工科相結合的學科專業(yè)“新結構”，探索實施工程教育人才培養(yǎng)的“新模式”，打造具有國際競爭力的工程教育“新質量”，建立完善中國特色工程教育的“新體系”，繼承工程教育改革發(fā)展的成功經驗，深化工程人才培養(yǎng)改革，來自：百科![]()
基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 基于Kubernetes的容器自動化部署最佳實踐 時間：2020-12-01 14:27:55 本次實驗將搭建一套基本功能完整的容器自動化部署K8S系統，配置Docker鏡像庫，初始化各節(jié)點配置，實現具有nginx服務的容器服務部署，并進行驗證。來自：百科![]()
聽眾收益： 園區(qū)智慧化理念。 智慧園區(qū)場景化實踐。 數字平臺技術框架、核心服務內容。 如何基于園區(qū)數字平臺、園區(qū)參考應用，快速開發(fā)園區(qū)解決方案。 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![]()
介紹如何搭建一個可視化大屏，為企業(yè)提供精準、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向對實時流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生 培訓方案：結合華為云服務搭建基于流計算的可視化平臺 技術能力：了解流計算的關鍵技術，掌握華為云基于流計算的可視化解決方案來自：專題![]()
用，已成為實現教育現代化必不可少的重要支撐。借助教育大數據能夠對學習者的所有信息進行系統的整理和分析，例如可以運用大數據設計教育環(huán)境，完善教學的場景，配置教育試驗場景等，這些都能夠充分的調用學生群體在學習領域中的主動性和積極性，對教育領域的發(fā)展有不可估量的作用。 教育大數據中心邏輯結構圖來自：云商店![]()
華為云Serverless車聯網場景解決方案，以FunctionGraph為核心的Serverless化組合方案，使用FunctionGraph、 OBS 、DIS等技術，可以實現架構的靈活擴展，在出行高峰期可以自動擴展?jié)M足系統的性能要求，在空閑時段則能夠縮減規(guī)模，降低成本。幫助企業(yè)減少運維成本、來自：百科![]()
業(yè)提供精準、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向對實時流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生 培訓方案：結合華為云服務搭建基于流計算的可視化平臺 技術能力：了解流計算的關鍵技術，掌握華為云基于流計算的可視化解決方案 認證來自：專題![]()
【初級】基于流計算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對每天大量的實時數據，及時、高效的處理這些數據顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個可視化大屏，為企業(yè)提供精準、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向對實時流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生來自：專題![]()
在科技創(chuàng)新的前沿，與華為云的合作正是校企共贏的典范。在人工智能、大數據、云計算等領域的不斷發(fā)展，這次活動為學子們提供了難得的實踐機會，也有助于提高學生對未來就業(yè)市場的認知和競爭力。 未來，隨著華為云CodeArts Snap智能編程助手在更多高校的普及與應用，相信更多的學子將能夠來自：百科![]()
布了ISDP伙伴體驗中心。這一中心旨在為合作伙伴提供云上一站式的全流程支撐服務，實現易銷售、易開發(fā)、易交付。沙一鳴表示，ISDP遵循華為的“4化”原則：幫助客戶、伙伴實現作業(yè)數字化、數字平臺化、平臺智能化、智能實戰(zhàn)化。此次發(fā)布ISDP伙伴體驗中心，就是為了全方位地助力伙伴實現轉型來自：百科
