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  • 深度學(xué)習(xí)支持現(xiàn)場訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間: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)的基本知識,其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 深度學(xué)習(xí)支持現(xiàn)場訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
  • 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動 機(jī)器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學(xué)習(xí)支持現(xiàn)場訓(xùn)練 更多內(nèi)容
  • 的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 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(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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    ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。
    來自:專題
    權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中,選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁面,在該頁面填寫訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。
    來自:專題
    工程機(jī)械智能檢測主要應(yīng)用于智慧工地或道路管理,是基于智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對現(xiàn)場的視頻進(jìn)行實時分析,基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練,實現(xiàn)了對工程機(jī)械車輛的檢測,從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個方面進(jìn)行算法優(yōu)化,提高運
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    打手機(jī)智能檢測算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像
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    利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對工作現(xiàn)場的視頻進(jìn)行實時分析,自動檢測呼吸器顏色并實時反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場監(jiān)督提供技術(shù)保障。 商品介紹 呼吸器顏色智能檢測是用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對變壓器工作現(xiàn)場的視頻進(jìn)行實時分析,基于大規(guī)模呼吸器圖片數(shù)據(jù)檢測訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝
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    賽隊不參加現(xiàn)場賦能培訓(xùn)可后續(xù)查閱平臺上賦能視頻,并提供地址,以便比賽主辦方郵寄比賽用車。 (4)決賽現(xiàn)場及頒獎:(2019.9.19~20)入圍總決賽的15支隊伍將受邀前往HC大會現(xiàn)場進(jìn)行總決賽,組委會將綜合參賽隊伍的現(xiàn)場比賽成績打分,角逐出冠亞季軍,并在HC大會現(xiàn)場頒發(fā)獎金及證書。
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    利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對工作現(xiàn)場的視頻進(jìn)行實時分析,自動檢測壓板投退狀態(tài)并實時反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場監(jiān)督提供技術(shù)保障。 商品介紹 基于大規(guī)模壓板圖片數(shù)據(jù)檢測訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像機(jī)AI芯片強大的分析推理能力,實現(xiàn)視頻畫面實時分析,通過深度學(xué)習(xí)算法實時檢測各種壓板的狀態(tài)。
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    華為云好望商城主變油位智能檢測主要應(yīng)用于變電站,利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對工作現(xiàn)場的視頻進(jìn)行實時分析,自動檢測管式油位計油標(biāo)顏色并實時反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場監(jiān)督提供技術(shù)保障。 商品介紹 基于大規(guī)模主變油位圖片數(shù)據(jù)檢測訓(xùn)練,采取迭代橢圓擬合的方法得到油枕的位置和形狀,即在每次迭代中根據(jù)所保留的邊緣點進(jìn)行橢圓擬合
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    特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,
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    標(biāo)完整無遮擋;識別目標(biāo)最小像素要求:漂浮物像素不小于40*40像素。 支持范圍 服務(wù)熱線:027-68784993 服務(wù)郵箱:sales@betvsys.com 服務(wù)方式:郵件、電話、遠(yuǎn)程支持、特殊情況現(xiàn)場支持 商品鏈接:<<漂浮物識別算法>> 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化
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    ModelArts特色功能如下所示: 數(shù)據(jù)治理 支持數(shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理,提供數(shù)據(jù)集版本管理,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端
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    算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉儲周期,提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化
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