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状、应用场景,着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。 课程简介 本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例,让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章来自:百科
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大模型的运行,相比于传统AI模型,原来几十个AI场景,需要几十个AI模型开发训练好几个月,现在只需要一个大模型就可以开发完成,训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景,现在也只需要十位数。 同时通过AI算法的商店——AI Gallery解决AI模型开发部署难、训练成本高来自:百科分析并给出可能原因。 AOM 通过AI智能算法分析各类运维指标趋势变化,提前预测潜在异常,包括指标的增幅过高、规律变化等。 优势 场景智能识别:根据运维指标特征选择算法匹配,如状态跳变、周期异常等。 自适应算法:当出现过多告警时,自动调整算法参数抑制告警。 毛刺信号自动过滤:自动过滤掉偶然出现离散的毛刺信号,避免误报。来自:百科
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深度学习是一种以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法。目前,在图像、 语音识别 、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中,深度学习获得了广泛的应用,并且在某些问题上已经达到甚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。来自:百科
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