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- 在線離線結(jié)合的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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【中級(jí)】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(huì)大眾，高校師生來自：專題特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(dòng)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(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科
- 在線離線結(jié)合的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(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。來自：百科
- 在線離線結(jié)合的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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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(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)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(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
。而在具體的推理執(zhí)行過程中，才會(huì)讀入具體的輸入數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)完成執(zhí)行并輸出結(jié)果。 離線模型推理流程如圖所示： 1、應(yīng)用程序?qū)π枰幚?span style='color:#C7000B'>的數(shù)據(jù)產(chǎn)生需求時(shí)，準(zhǔn)備好待處理的數(shù)據(jù)，流程編排器將調(diào)用模型管家的處理接口將數(shù)據(jù)灌入離線模型執(zhí)行器中。 2、接著離線模型執(zhí)行器調(diào)用運(yùn)行管理器的執(zhí)行流（rt來自：百科![]()
【初級(jí)】基于流計(jì)算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對(duì)每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生來自：專題![]()
客戶瓶頸 1、實(shí)時(shí)性與長(zhǎng)期性：AI不僅要做出實(shí)時(shí)的操作決策，還要做出長(zhǎng)期的規(guī)劃決策，通常對(duì)于游戲時(shí)間30分鐘左右的STG游戲，對(duì)應(yīng)的決策步數(shù)（Policy）超過7000步，這意味著Actor執(zhí)行Policy的時(shí)間成本較高。 2、復(fù)雜的動(dòng)作空間：玩家需要同時(shí)操作移動(dòng)方向、視角方向、攻來自：專題![]()
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![]()
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(duì)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(shí)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![]()
重要問題、營造社會(huì)誠信的企業(yè)。作為普華永道全球網(wǎng)絡(luò)的一部分，我們?cè)谌?55個(gè)國家和地區(qū)擁有超過28萬名員工。我們的團(tuán)隊(duì)由經(jīng)驗(yàn)豐富、高素質(zhì)的專業(yè)人員組成，能夠?yàn)榭蛻籼峁└哔|(zhì)量的服務(wù)。 無論您身在何處，普華永道都能為您提供所需的專業(yè)意見。我們的團(tuán)隊(duì)將聆聽您的需求，幫助您解決業(yè)務(wù)問題來自：專題![]()
2、了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù)； 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)的使用方法； 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用； 6、了解網(wǎng)絡(luò)人工智能的在線課程體系及快速模型開發(fā)的技巧； 7、來自：百科![]()
離線批處理的實(shí)際案例。 課程大綱 1. 離線處理方案 2. 離線處理技術(shù)框架介紹 3. 離線批處理實(shí)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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙來自：百科![]()
中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL）來自：專題![]()
甚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(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![]()
基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)證價(jià)值：掌握基于流計(jì)算的可視化平來自：專題![]()
中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL）來自：專題![]()
也可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對(duì)中間圖中的每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述，逐個(gè)解析每個(gè)算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來源，獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接的算子類型，通過TBE算子加速庫的接口進(jìn)入算子庫中尋找來源算子的輸出數(shù)據(jù)描述，然來自：百科![]()
。 離線模型加載流程如圖所示 首先，流程編排器作為應(yīng)用與軟件棧的交互入口，為推理任務(wù)的執(zhí)行流程提供了管理能力，將整個(gè)離線模型需要完成的流程劃分成各個(gè)執(zhí)行階段的引擎，并且調(diào)用模型管家的加載接口進(jìn)行設(shè)備端的流程初始化和離線模型加載。接著啟動(dòng)離線模型執(zhí)行器進(jìn)行離線模型加載，對(duì)離線模型的來自：百科![]()
Manager），如圖所示。開發(fā)者使用離線模型生成器來生成離線模型，以om為后綴的文件進(jìn)行保存。隨后，軟件棧中的流程編排器調(diào)用框架管理器中模型管家，啟動(dòng)離線模型執(zhí)行器，將離線模型加載到昇騰AI處理器上，最后再通過整個(gè)軟件棧完成離線模型的執(zhí)行。從離線模型的誕生，到加載進(jìn)入昇騰AI處理器硬件，直至最后的功能運(yùn)行，離線框架管理器始終發(fā)揮著管理的作用。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(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
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