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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(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(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準備 機器學習中的傳統(tǒng)機器學習和深度學習都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練，再使用模型對新的數(shù)據(jù)進行推理和預(yù)測，因此數(shù)據(jù)是機器學習中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣來自：百科
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的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 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(jié)構(gòu)設(shè)計。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(jié)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：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)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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(luò)的基本單元組成和產(chǎn)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
。同時，它還支持用戶自定義標簽，還支持標簽挖掘?qū)I(yè)服務(wù)。適配周期僅為2天，這在行業(yè)中是首屈一指的。此外，它還利用盤古大模型，服務(wù)的泛化性大幅提升。 讓我們來看一下華為云 圖像識別 Image在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。在新聞傳媒行業(yè)，新聞長短視頻、圖片可以通過華為云圖像識別Image做智能編來自：百科![]()
、推薦、輿情、防欺詐等具有豐富關(guān)系數(shù)據(jù)的場景。圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學習技術(shù)，可準確識別圖像中的視覺內(nèi)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(nèi)容。 圖引擎服務(wù) 主要用于關(guān)系分析，把關(guān)系網(wǎng)絡(luò)抽象成來自：百科![]()
美圖應(yīng)用：上傳照片進行主體檢測，實現(xiàn)背景虛化、圖像裁剪等圖像處理。 家居設(shè)計圖像處理：檢測家居圖像多主體坐標信息，對海量設(shè)計圖分類和打標。 電商詳情頁優(yōu)化：檢測圖像中商品主體的坐標信息，調(diào)整商品主體位置優(yōu)化布局實現(xiàn)智能設(shè)計。 輔助智能識圖：裁剪突出圖像中的主體區(qū)域，提高圖像識別準確率。 圖像識別- 圖像標簽來自：專題![]()
基于系統(tǒng)工具uiautomator實現(xiàn)，能夠?qū)崿F(xiàn)基本的自動化UI測試功能編程。 2 目標檢測技術(shù)在隱私合規(guī)檢測領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學習中的目標檢測，主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學習算法。 以Faster RCNN為例，該算法是來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎(chǔ)的認知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（高級） 時間：2020-12-02 10:27:51 本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：百科![]()
課程目標 掌握圖像處理理論和應(yīng)用，具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計算機視覺概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實驗 華為云開發(fā)者學堂來自：百科![]()
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