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以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自：其他![]()
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。来自：其他![]()
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现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是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。来自：其他![]()
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Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍了机器学习中常见的有监督学习算法，包括：线性回归、逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、决策树以及集成算法。学完本课内容后，您将能够有效掌握有监督学习的相关算法及其对应的应用场景。来自：其他![]()
本章主要讲述主机镜像迁移的实施方案。包括IDC或友商云X86主机镜像迁移到华为云IMS、华为云不同区域间的主机镜像迁移，以及本地IDC VMware vSphere主机备份迁移到华为云。来自：其他
