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  • 硬創(chuàng)公開課 深度學習四大經(jīng)典 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 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習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 硬創(chuàng)公開課 深度學習四大經(jīng)典 相關內(nèi)容
  • 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、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 硬創(chuàng)公開課 深度學習四大經(jīng)典 更多內(nèi)容
  • 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(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 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。
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    華為云計算 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(xiàn)在大多數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要
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    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內(nèi)容與應用。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(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兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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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(jīng)網(wǎng)絡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。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
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    華為云計算 云知識 AR四大核心能力 AR四大核心能力 時間:2021-08-02 16:27:18 云市場 嚴選商城 企業(yè)應用 協(xié)同辦公 商品介紹 將數(shù)字內(nèi)容疊加到現(xiàn)實世界中,對現(xiàn)實世界進行“增強”,簡稱為“AR”。AR 四大核心能力:1. 環(huán)境理解2.數(shù)據(jù)可視3.遠程協(xié)作4.數(shù)據(jù)智能。
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    云數(shù)據(jù)庫 GaussDB公開課。 幫助文檔 GaussDB 公開課 01 課程學習 GaussDB實戰(zhàn)訓練營 第1章 GaussDB產(chǎn)品介紹 第2章 GaussDB數(shù)據(jù)遷移 第3章 GaussDB最佳實踐&運維 第4章 GaussDB特性實現(xiàn)介紹 02 課程學習 華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB介紹
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    華為云計算 云知識 VPC與經(jīng)典網(wǎng)絡的區(qū)別 VPC與經(jīng)典網(wǎng)絡的區(qū)別 時間:2021-07-02 13:38:03 VPC 云服務器 經(jīng)典網(wǎng)絡:公有云上所有用戶共享公共網(wǎng)絡資源池,用戶之間未做邏輯隔離。用戶的內(nèi)網(wǎng)IP由系統(tǒng)統(tǒng)一分配,相同的內(nèi)網(wǎng)IP無法分配給不同用戶。 VPC:是在公
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    華為云計算 云知識 鯤鵬SSL加速方案的優(yōu)勢在哪里 鯤鵬SSL加速方案的優(yōu)勢在哪里 時間:2021-05-21 11:09:10 鯤鵬SSL加速方案與硬件加速卡方案相比,具有更高的性能,優(yōu)勢顯著: 鯤鵬920處理器集成RSA加速器,RSA2048性能規(guī)格為50K OPS。 鯤鵬兩路服務器提供108K
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    門AI領域的基礎知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實戰(zhàn)案例,配合代碼講解和精心設計的課后作業(yè),基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts進行動手實踐,充足算力供您使用,幫助您真正掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、熟練使
    來自:百科
    09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器擁有了視覺的能力,實戰(zhàn)派帶你探索深度學習! 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學習平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構建手寫數(shù)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)
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    華為云計算 云知識 創(chuàng)客北京2020·鯤鵬應用創(chuàng)新專項賽 創(chuàng)客北京2020·鯤鵬應用創(chuàng)新專項賽 時間:2020-12-29 16:16:53 云服務器 【賽事簡介】 本賽事為貫徹落實北京市政府鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署,支持北京中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,匹配鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的人才需求,北京鯤鵬
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    華為云計算 云知識 LiteAI四大"殺手锏",解鎖物聯(lián)網(wǎng)智能設備AI開發(fā)難關 LiteAI四大"殺手锏",解鎖物聯(lián)網(wǎng)智能設備AI開發(fā)難關 時間:2022-11-08 11:39:04 物聯(lián)網(wǎng) 你知道我們生活中常見的物聯(lián)網(wǎng)智能設備融合AI技術后,會給我們帶來什么樣的智能交互體驗?
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    華為云云原生黃金課程01:云原生開學“第一課” 華為云云原生黃金課程01:云原生開學“第一課” 《云原生王者之路集訓營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學習技術公開課,分為黃金、鉆石、王者三個階段,幫助廣大技術愛好者快速掌握云原生相關技能。本課程為黃金課程的第一課,由華為云CNCF的官方大使、技術監(jiān)
    來自:百科
    更多精彩課程、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 管理與部署:業(yè)務云化助推器 通過本課程學習,用戶將對 云監(jiān)控服務 、 云審計 服務、 云日志 服務、云解析服務、 消息通知 服務等等管理與部署下一系列龐大的產(chǎn)品家族形成理解,如果你正想學習,快來加入本課程吧。 立即學習 最新文章 云審計主要核心能力競爭分析 云審計服務 CTS 免費使用
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    用之處,比如國內(nèi)某證券和某保險這兩家大型企業(yè),都選擇了華為云會議來滿足他們跨地域云上高效協(xié)同的需求。華為云會議通過智能會議室方案,滿足企業(yè)終端系列全,適配各種類型會議室需求。此外,開大會能做到穩(wěn)定可靠、大容量、專業(yè)會控、音視頻高清穩(wěn)定,滿足全員大會、頻繁的線上大規(guī)模培訓的需求。
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    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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