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- 現(xiàn)代教育技術(shù)下的深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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至超越了人類的水平。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。來自：百科華為云計(jì)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(shí)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(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科
- 現(xiàn)代教育技術(shù)下的深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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征形成更抽象的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)的動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(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)的典型模型：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)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科華為云計(jì)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)員來自：百科
- 現(xiàn)代教育技術(shù)下的深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
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(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)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![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(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，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
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) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華來自：百科![]()
在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書 區(qū)塊鏈 部署彈珠游戲模擬資產(chǎn)變化 初級微認(rèn)證 了解區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 了解區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 立即學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈的應(yīng)用部署與運(yùn)維 區(qū)來自：專題![]()
有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 無監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類算法 第16章 無監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，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)來自：百科![]()
云知識 容器技術(shù)的出現(xiàn) 容器技術(shù)的出現(xiàn) 時間：2021-06-30 18:26:24 容器技術(shù)的概念最初出現(xiàn)在 2000 年，2008年 LXC, 提供了一整套完整的Linux容器管理實(shí)現(xiàn)方案。 在Linux中，容器技術(shù)是一種進(jìn)程隔離的技術(shù)，應(yīng)用可以運(yùn)行在一個個相互隔離的容器中，與來自：百科![]()
戶提供更精細(xì)化的緩存管理。 CDN 緩存時間會對“回源率”產(chǎn)生直接的影響。若CDN緩存時間較短，CDN邊緣節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)會經(jīng)常失效，導(dǎo)致頻繁回源，增加了源站的負(fù)載，同時也增大的訪問延時；若CDN緩存時間太長，會帶來數(shù)據(jù)更新時間慢的問題。開發(fā)者需要增對特定的業(yè)務(wù)，來做特定的數(shù)據(jù)緩存時間管理。來自：百科![]()
Docker的技術(shù)優(yōu)勢： 統(tǒng)一的交付標(biāo)準(zhǔn)可以屏蔽環(huán)境差異，使能DevOps 更小的資源消耗，提高資源利用率，匹配微服務(wù)架構(gòu) 極速的彈性伸縮，故障恢復(fù)，解放運(yùn)維生產(chǎn)力 Kubernetes的技術(shù)特點(diǎn)： 通過聲明性語法直接定義應(yīng)用的最終狀態(tài) 提供開放的插件機(jī)制 靈活的資源權(quán)限隔離機(jī)制來自：百科![]()
Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比的優(yōu)勢 時間：2021-06-30 18:31:48 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比，具有以下這些顯著的優(yōu)勢： 1. Docker啟動快速屬于秒級別。虛擬機(jī)通常需要幾分鐘去啟動。 2. Docker需要的資源更少，來自：百科![]()
【中級】車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ)，車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)，交通效率，出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼，實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理。 車聯(lián)網(wǎng)解決方案深度解析，車輛駕駛行為的數(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)的開發(fā)、運(yùn)維工程師，以及社會大眾，高校師生來自：專題![]()
3、NUMA優(yōu)化 4、新挑戰(zhàn) 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解NUMA 架構(gòu)的特點(diǎn) 2、了解NUMA 的配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
其是對下一代云時代下的網(wǎng)絡(luò)安全的深入理解。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解什么是網(wǎng)絡(luò)安全以及如何云時代下的網(wǎng)絡(luò)安全。 課程大綱 第1節(jié) 什么是網(wǎng)絡(luò)安全 第2節(jié) 如何保障網(wǎng)絡(luò)邊界安全 第3節(jié) 如何保障應(yīng)用安全 第4節(jié) 安全管控及趨勢分析 第5節(jié) 云時代下的網(wǎng)絡(luò)安全 第6節(jié) 90秒帶您看懂華為云 WAF來自：百科![]()
云知識 云原生的技術(shù)趨勢 云原生的技術(shù)趨勢 時間：2021-07-01 11:23:14 云原生的代表技術(shù)有容器、服務(wù)網(wǎng)格、微服務(wù)、不可變基礎(chǔ)設(shè)施和聲明式API。 其發(fā)展趨勢是：服務(wù)治理與業(yè)務(wù)邏輯逐步解耦，服務(wù)治理能力下沉到基礎(chǔ)設(shè)施，服務(wù)網(wǎng)格以基礎(chǔ)設(shè)施的方式提供無侵入的連接控制、安來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 容器技術(shù)出現(xiàn)的背景 時間：2021-06-30 18:25:23 在之前的開發(fā)運(yùn)維中，應(yīng)用和環(huán)境的交付是分離的，較難在開發(fā)環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境無法保持一致，容易出現(xiàn)各種環(huán)境問題； 對于公司而言，服務(wù)器、存儲等作為成本之一，希望能追求高效的利用已有的服務(wù)資來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 時間：2021-05-25 15:57:49 存儲與備份 存儲技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn)呈現(xiàn)為從集中式到分布式。 集中式存儲包含核機(jī)頭（控制器）、磁盤陣列（JBOD）和交換機(jī)、管理設(shè)備等。數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過存儲系統(tǒng)的機(jī)頭入口。 分布式存儲中來自：百科
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