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- 神經網絡與深度學習應用實戰(zhàn)代碼 內容精選 換一換
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、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)；深度神經網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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科來自：百科
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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![]()
過了。如何使用深度學習框架MindSpore進行模型開發(fā)與訓練？又如何在ModelArts平臺訓練一個可以用于識別手寫數字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。 數據集的選擇與準備 機器學習中的傳統(tǒng)機器學習和深度學習都是數據驅動的研究領域，需要基于大量的歷史數據對模型進行訓練，再使用模型來自：百科![]()
類的水平。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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
手寫數字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內容回顧 第2節(jié) 深度學習平臺介紹 第3節(jié) 深度學習入門示例介紹 第4節(jié) 神經網絡構建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學習平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界，來自：百科![]()
來自：百科![]()
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 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網絡模型都是需要較高算力和能好的來自：百科![]()
應用管理與運維平臺 02:02 創(chuàng)建環(huán)境 應用管理與運維平臺 創(chuàng)建環(huán)境 應用管理與運維平臺 02:06 應用管理與運維平臺 登錄應用管理與運維平臺控制臺 應用管理與運維平臺 01:41 應用管理與運維平臺 創(chuàng)建應用 應用管理與運維平臺 02:02 應用管理與運維平臺 創(chuàng)建環(huán)境 應用管理與運維平臺來自：專題![]()
華為云計算 云知識 AscendCL實戰(zhàn)：推理應用的開發(fā)與調測 AscendCL實戰(zhàn)：推理應用的開發(fā)與調測 時間：2020-12-17 09:58:24 本課程主要介紹昇騰推理計算專用加速語言——AscendCL，講解其應用場景及編程方式。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物聯網應用開發(fā)實戰(zhàn) 物聯網應用開發(fā)實戰(zhàn) 時間：2020-12-15 14:22:50 本課程主要內容包括物聯網應用架構簡介、華為云IoT平臺API介紹&調測、智慧路燈Web應用開發(fā)Demo示例，應用集成 消息通知 SMN等功能，幫助您快速開發(fā)物聯網應用。HCIP華為認證IoT高級工程師配套課程。來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產品詳情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 智慧校園應用管理平臺主要功能-專題知識學習與定制學習計劃 智慧校園應用管理平臺主要功能-專題知識學習與定制學習計劃 時間：2021-06-26 17:54:04 云市場 行業(yè)解決方案 教育 鯤鵬 K12智慧教育 使用指南 商品鏈接：智慧校園應用管理平臺；服務商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司來自：云商店![]()
，提供給Learner 大數據應用范圍有哪些 大數據應用范圍有哪些 華為云大數據相關技術與產品服務 華為云大數據相關技術與產品服務 大數據計算 大數據搜索與分析 大 數據治理 與開發(fā) 數據可視化 大數據應用 數據平臺 MapReduce服務 支持多應用場景集群 MapReduce服務（MapReduce來自：專題![]()
優(yōu)化過的神經網絡TBE標準算子庫，開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現高性能的神經網絡計算。除此之外，TBE也提供了TBE算子的融合能力，為神經網絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下，通過深度學習框架中的標準算子實現的神經網絡模型已經來自：百科![]()
云知識 TBE自定義算子開發(fā)與驗證實戰(zhàn) TBE自定義算子開發(fā)與驗證實戰(zhàn) 時間：2020-12-09 09:46:20 本課程主要介紹什么是算子、什么是TBE，以及如何使用TBE來進行開發(fā)活動。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用TBE算來自：百科![]()
Fabric 區(qū)塊鏈 ，亦可納管Ethereum、Quorum等異構鏈。 3、主要功能模塊 管理員視角： 租戶視角： 4、平臺主要技術： • 組件多活與多region容災： 政務區(qū)塊鏈平臺部署在一個多節(jié)點高可用集群上，每個容器都有相同處理業(yè)務的能力，部分節(jié)點故障時服務仍能繼續(xù)使用，達到一定的來自：百科
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