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  • 深度學(xué)習(xí)在時(shí)空大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
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    【中級(jí)】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通基礎(chǔ),車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù),交通效率,出行方式重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后密碼,實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效車隊(duì)管理。 車聯(lián)網(wǎng)解決方案深度解析,車輛駕駛行為數(shù)據(jù)模擬實(shí)踐,探索車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)序列奧秘 適合人群:車聯(lián)網(wǎng)/大數(shù)據(jù)行業(yè)相關(guān)開發(fā)、運(yùn)維工程師,以及社會(huì)大眾,高校師生
    來自:專題
  • 深度學(xué)習(xí)在時(shí)空大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見問題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 深度學(xué)習(xí)在時(shí)空大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 更多內(nèi)容
  • 認(rèn)證價(jià)值:掌握基于流計(jì)算可視化平臺(tái)搭建,實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)成果,幫助企業(yè)辦公效率快速提升 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通基礎(chǔ),車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù),交通效率,出行方式重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后密碼,實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效車隊(duì)管理。 車聯(lián)網(wǎng)解
    來自:專題
    概念,應(yīng)用場(chǎng)景,常用組件使用方法,以及簡(jiǎn)單介紹了離線批處理實(shí)戰(zhàn)。基礎(chǔ)部分是大數(shù)據(jù)離線批處理概念和應(yīng)用場(chǎng)景。難點(diǎn)是各個(gè)組件具體使用,以及組件之間組合使用。 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景化解決方案 HCIP-Big Data Developer系列課程。實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景化解決方案應(yīng)用場(chǎng)
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    Linux企業(yè)應(yīng)用介紹 Linux企業(yè)應(yīng)用介紹 時(shí)間:2021-02-26 17:23:04 操作系統(tǒng) Linux是一套免費(fèi)使用和自由傳播類Unix操作系統(tǒng),是一個(gè)基于POSIX和UNIX多用戶、多任務(wù)、支持多線程和多CPU操作系統(tǒng)。Linux 能運(yùn)行主要UNIX
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    概念,應(yīng)用場(chǎng)景,常用組件使用方法,以及簡(jiǎn)單介紹了離線批處理實(shí)戰(zhàn)?;A(chǔ)部分是大數(shù)據(jù)離線批處理概念和應(yīng)用場(chǎng)景。難點(diǎn)是各個(gè)組件具體使用,以及組件之間組合使用。 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景化解決方案 HCIP-Big Data Developer系列課程。實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景化解決方案應(yīng)用場(chǎng)
    來自:專題
    華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 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(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面
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    云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者了解語音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界問題,我們深度學(xué)習(xí)算法需要巨量數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)能力,現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    超越了人類水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    認(rèn)證價(jià)值:掌握基于流計(jì)算可視化平臺(tái)搭建,實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)成果,幫助企業(yè)辦公效率快速提升 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通基礎(chǔ),車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù),交通效率,出行方式重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后密碼,實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效車隊(duì)管理。 車聯(lián)網(wǎng)解
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    重定向廣告(Retargeting)是一種基于應(yīng)用、網(wǎng)頁(yè)廣告定向技術(shù),即針對(duì)廣告受眾(Audience)瀏覽行為進(jìn)行分析,同一個(gè)廣告位,推送為該用戶定制廣告,實(shí)現(xiàn)千人千面。 客戶瓶頸 重定向廣告推廣最終目的是將訪問者轉(zhuǎn)變?yōu)橄聠慰蛻?,是帶?dòng)全球在線企業(yè)營(yíng)收主要因素之一。為了有效服務(wù)于廣告,極快響應(yīng)時(shí)間內(nèi)
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    培訓(xùn)方案:結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算可視化平臺(tái) 技術(shù)能力:了解流計(jì)算關(guān)鍵技術(shù),掌握華為云基于流計(jì)算可視化解決方案 認(rèn)證價(jià)值:掌握基于流計(jì)算可視化平臺(tái)搭建,實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)成果,幫助企業(yè)辦公效率快速提升 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通基礎(chǔ),車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)大數(shù)據(jù)時(shí)代劣勢(shì) 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)大數(shù)據(jù)時(shí)代劣勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr
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    經(jīng)驗(yàn),國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過50篇論文,谷歌引用數(shù)1700,擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員:
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)有哪些實(shí)際應(yīng)用類型 大數(shù)據(jù)有哪些實(shí)際應(yīng)用類型 時(shí)間:2021-05-24 09:06:01 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)在當(dāng)今實(shí)際應(yīng)用,按照?qǐng)鼍盎究梢詤^(qū)分為如下幾種類型: 1. 經(jīng)營(yíng)類 電信/金融/電力領(lǐng)域,主要用于經(jīng)營(yíng)分析、電信信令等。 2. 管理類 在
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    云知識(shí) 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 時(shí)間:2020-12-07 15:12:38 大數(shù)據(jù)(big data)是什么?本課程無特殊預(yù)備知識(shí)要求,從大數(shù)據(jù)產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)應(yīng)用,為您揭開大數(shù)據(jù)神秘面紗。 課程簡(jiǎn)介 本次課程學(xué)習(xí),我們首先從“大數(shù)據(jù)是什么”開始,到華為大數(shù)據(jù)解決
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    型訓(xùn)練所需計(jì)算集群資源成本,客戶可專注于業(yè)務(wù)創(chuàng)新。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 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。
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