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- 数据挖掘神经网络算法 内容精选 换一换
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通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题,我们的深度学习算法需要巨量的来自:百科
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通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知来自:百科
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合了物联网与AI两大技术方向,向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程;从 物联网平台 搭建到智能算法应用,并实现售卖机的智能化运营,是一个贯穿数据开发、数据采集、数据挖掘应用的完整项目。 目标学员 希望了解AI与IoT技术结合场景实现方法并掌握其开发能力的人员。 课程目标来自:百科使得用户能够持续优化模型性能,提升AI应用的效果和价值。 灵活定制 AI开发平台 支持多种算法框架,内置丰富的算法组件,满足多种AI应用场景的需求。用户可以根据自身需求选择合适的算法框架和算法组件,灵活地进行模型构建和训练。此外,平台还提供可视化建模和交互式模型开发,帮助用户打造从来自:专题快速的外存访问技术,适用于超高清和 视频直播 等低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中,FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海来自:百科