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至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。来自：百科有监督学习-Xgboost 第15章 无监督学习-聚类算法 第16章 无监督学习 - 关联规则 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发来自：百科
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华为云云上先锋AI学习赛 华为云云上先锋AI学习赛 时间：2020-12-08 17:38:18 本赛题围绕生活场景-垃圾分类，基于计算机视觉的AI算法展开，使用ModelArts等平台和技术解决生活中的实际问题。 【赛事背景】 近年来，以AI技术为核心的各项应用经过多年的快速发展，来自：百科![]()
云搜索服务是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口。它可以帮助网站和APP搭建搜索框，提升用户寻找资料和视频的体验；还可以搭建日志分析平台，在运维上进行业务来自：百科![]()
统计阶段，四个阶段发放的证书相同！ 2.选手报名一次即可，前期阶段提交过成绩的选手，如也想参加后期阶段直接提交成绩即可，系统会根据提交成绩的时间刷新至对应的排行榜！ 3.每个成绩提交阶段结束后会刷新赛题数据集、答案、赛题详情中数据相关描述；参加下一阶段比赛的选手，需重新订阅数据集参赛！来自：百科![]()
注册华为云账号并通过实名认证报名参赛 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元域名华为 云桌面来自：百科![]()
还可以参加另一个入门赛哦~华为云API入门学习赛·探险寻宝之旅 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元域名华为云桌面来自：百科![]()
成从0到1的通关。本学习赛同步开启KPI异常检测、硬盘异常检测、日志异常检测三个赛道供自行选择，提交成绩过线的选手颁发华为NAIE认证的社会实践证书，予以成绩证明! 本赛道为日志异常检测赛道。通信网络中部署的大规模通信设备在运行过程中会产生海量日志，日志记录了各个设备的运行状态。来自：百科![]()
文化，政治的发展。城市的安全稳定，离不开高效的应急管理系统。 当前，应急管理系统存在两个问题： 第一， 应急管理工作中有一个很重要的需求就是可视化管理，而可视化主要依赖于视频监控系统，传统的视频监控手段主要用于监视、录像和回放，不能充分挖掘视频监控技术在应急管理工作中的应用效果，来自：云商店![]()
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视频直播的作用 视频直播的作用 视频直播的作用，依托华为云，凭借在视频领域的长期技术积累，快速敏捷地为行业提供高并发、低延迟、超清流畅、安全可靠的端到端音视频直播解决方案。 视频直播的作用，依托华为云，凭借在视频领域的长期技术积累，快速敏捷地为行业提供高并发、低延迟、超清流畅、安全可靠的端到端音视频直播解决方案。来自：专题![]()
优惠折扣”中查看代金券的使用范围。 套餐包费用为一次性支付，即刻生效，暂不支持指定日期生效。 套餐包购买时长为1年，可通过叠加套餐包累加API调用次数或时长。 购买的套餐包在生效期内，扣费方式是先扣除已购买的套餐包内的额度后，超出部分以按需计费的方式进行结算。 购买的套餐包到期后如果没来自：专题![]()
云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科![]()
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：百科![]()
更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出来自：百科
