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- 圖像分割與深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的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融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)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(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)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(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科
- 圖像分割與深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)和訓(xùn)練，可謂再好不過了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)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(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)來自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)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)模型都是需要來自：百科![]()
工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自：百科![]()
、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)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)來自：百科![]()
AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--視覺處理與識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--視覺處理與識(shí)別 時(shí)間：2020-12-14 15:51:20 計(jì)算機(jī)視覺是人工智能領(lǐng)域最炙手可熱的研究領(lǐng)域，也是在現(xiàn)實(shí)世界中落地應(yīng)用最多的人工智能技術(shù)方向。本課程介紹了計(jì)算機(jī)視覺的基本原理和應(yīng)用分支。 課程簡(jiǎn)介 本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，來自：百科![]()
視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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。來自：百科![]()
華為云ModelArts助力AI開發(fā)平臺(tái)—ModelArts SDK打通本地IDE與云端訓(xùn)練資源 【手摸手學(xué)ModelArts】?jī)尚忻瞰@取ModelArts正版實(shí)戰(zhàn)教程 【我與ModelArts的故事】使用ModelArts搭建"人臉顏值評(píng)分"服務(wù) 我與ModelArts的故事 查看更多 收起來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 15:22:00 Bootstrap Icons 的設(shè)計(jì)初衷是與 Bootstrap 組件配合使用。Bootstrap Icons 全部是 SVG來自：百科![]()
頻摘要 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確拆分，采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)與海量視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練、分析，精確拆分、提取不同主題的片段。 準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀，使用光流等技術(shù)，結(jié)合時(shí)域特性，基于內(nèi)容理解和結(jié)構(gòu)分析，準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀。 穩(wěn)定高效，基于場(chǎng)景準(zhǔn)確獲取到視頻場(chǎng)景中信息豐富的關(guān)鍵圖像幀；適用于多種視頻編碼和視頻格式，功能穩(wěn)定高效，分析時(shí)間短。來自：百科![]()
TypeORM文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 TypeORM文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:22:05 TypeORM 是一個(gè) ORM 框架，可以與 TypeScript 和 JavaScript (ES5,ES6,ES7,ES8) 一起使用。 TypeORM文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Docusaurus文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Docusaurus文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 10:37:09 Docusaurus 是一款基于 React 框架構(gòu)建的易于維護(hù)的靜態(tài)網(wǎng)站創(chuàng)建工具。Docusaurus 能夠幫你快速建立文檔網(wǎng)站、博客、營(yíng)銷頁(yè)面等。來自：百科![]()
SWR文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 SWR文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:45:44 SWR 是用于數(shù)據(jù)獲取的 React Hook 工具庫(kù)。 SWR 文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://swr.bootcss.com/ 溫馨提示：參考網(wǎng)站內(nèi)容與華為云無關(guān)來自：百科![]()
Mocha文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Mocha文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:12:27 Mocha 是一個(gè)功能豐富的 JavaScript 測(cè)試框架，運(yùn)行在 Node.js 和瀏覽器中，讓異步測(cè)試變得簡(jiǎn)單有趣。 Mocha文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://mochajs來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Sequelize文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Sequelize文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:25:33 TypeORM 是一個(gè) ORM 框架，可以與 TypeScript 和 JavaScript (ES5,ES6,ES7,ES8) 一起使用。來自：百科![]()
Markdown文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Markdown文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-08 09:22:47 gulp.js 是一個(gè)基于流(stream)的自動(dòng)化構(gòu)建工具。Grunt 采用配置文件的方式執(zhí)行任務(wù)，而 Gulp 一切都通過代碼實(shí)現(xiàn)。 gulp.js文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Mirage文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Mirage文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 11:47:08 Mirage 是一個(gè) API 模擬庫(kù)，它能幫助前端開發(fā)者模擬后端 API，從而能夠構(gòu)建和測(cè)試 JavaScript 應(yīng)用程序，而不必依賴任何后端服務(wù)。來自：百科
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