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  • 學(xué)習(xí)上高度深度厚度 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)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(shí)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(gè)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(guò)組合低層
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí),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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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    人類的水平。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(guò)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(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(jué)領(lǐng)域的AI模型,都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)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(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann
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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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)的智
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 一張表格管項(xiàng)目、管銷(xiāo)售,這個(gè)機(jī)器人集團(tuán)把協(xié)作“卷”出新高度! 一張表格管項(xiàng)目、管銷(xiāo)售,這個(gè)機(jī)器人集團(tuán)把協(xié)作“卷”出新高度! 時(shí)間:2022-11-16 15:24:56 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲(chǔ)管理 數(shù)字化辦公 “我們使用石墨是一種緣分,也是一種必然。”
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    央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開(kāi)展,用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云,充分發(fā)揮云的價(jià)值,實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開(kāi)展,用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云,充分發(fā)揮云的價(jià)值,實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。
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    可立即報(bào)警并通知現(xiàn)場(chǎng)人員,得到及時(shí)處理。 商品介紹 算法針對(duì)物流中心貨物遺撒進(jìn)行檢測(cè),判斷分揀循環(huán)線周邊地上是否出現(xiàn)遺撒包裹。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),基于開(kāi)源yolo算法進(jìn)行深度定制,貨物是否被遺撒的算法模型,將模型通過(guò)轉(zhuǎn)換后,移植到SDC。 售后服務(wù)范圍 服務(wù)時(shí)間:7*12小時(shí) 服務(wù)內(nèi)容:1.提
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    為了讓用戶可以方便地在華為云上使用Kubernetes管理容器應(yīng)用,華為云推出了基于原生Kubernetes的云容器引擎服務(wù)。 云容器引擎深度整合了華為云高性能的計(jì)算(E CS /BMS)、網(wǎng)絡(luò)(VPC/EIP/ELB)、存儲(chǔ)(EVS/ OBS /SFS)等服務(wù),并支持GPU、ARM、F
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    云容器引擎(Cloud Container Engine)提供高度可擴(kuò)展的、高性能的企業(yè)級(jí)Kubernetes集群,支持運(yùn)行Docker容器。借助云容器引擎,您可以在云上輕松部署、管理和擴(kuò)展容器化應(yīng)用程序。云容器引擎深度整合高性能的計(jì)算(ECS/BMS)、網(wǎng)絡(luò)(VPC/EIP/EL
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    鍵角色組成完整的軟件研發(fā)全棧團(tuán)隊(duì):首先是具備強(qiáng)大創(chuàng)新能力與高度洞察能力的架構(gòu)師,他們負(fù)責(zé)制定軟件架構(gòu)與系統(tǒng)設(shè)計(jì);其次是具備跨領(lǐng)域知識(shí)與協(xié)同合作能力的開(kāi)發(fā)者,他們負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)架構(gòu)師的設(shè)計(jì)并與其他團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行高效協(xié)作;最后是高度智能化的AI助手,如華為云CodeArts Snap智能編程
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    云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間:2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法,是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)算法,且通過(guò)規(guī)?;钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫,垃圾袋,河道漂浮植被)檢測(cè)訓(xùn)練,賦予監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能檢測(cè)能力,從而準(zhǔn)確判斷檢測(cè)場(chǎng)景內(nèi)的是否有漂浮物類型目標(biāo)
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