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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 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云 面向未来的智能世界，数字化来自：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
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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![]()
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![]()
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![]()
华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与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 物联网平台来自：百科![]()
、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络来自：百科![]()
针对直播间观众提出的相关问题做了深度解答，让我们一起来复习一下要点吧！ 着眼AI未来，践行产教融合 2017年以来，国家颁布了一系列政策来推进人工智能专业人才的培养与发展。大数据、云计算、人工智能相关专业的建设及应用发展更是被提升到国家战略的高度。随着智能社会的到来，人工智能核心来自：云商店![]()
地明白课程的重点，更深刻理解课程的内涵。课后：上完后，一键同步到家长端 APP。家长对幼儿当日及过往的课程内容、课堂表现、知识积累等情况了如指掌。 1.2在线学习 家长学习：根据不同年龄段幼儿特点，设计不同学习内容，针对家长感兴趣的问题给予指导。网站针对家长日常所需的育儿知识在后来自：云商店![]()
作业后的详细按钮可以查看当前作业的对错情况，可以查看客观题的正确率，也可以查看主观题的正确答案。教师会把每章使用到的附件资料整合到课程中，学生可以在学习以后选择下载学习视频中提到的附件资。 5、学习岗位课程 学生可以选择平台提供的阶段性的学习课程，按照路径的方式进行专项学习，平台了六大岗位课程的学习。来自：云商店![]()
本文介绍中软国际智慧教学云平台学生使用指南之学习直播课。 1、学生报名 学生选择直播页面中的任意一个直播进入，点击报名。 2、直播详细 登录学生账号，从直播列表页或个人中心-我的直播 选择要进入的直播。 3、观看直播 在直播详情页面 点击“进入直播” 进入直播界面。 4、回放观看 点击查看 观看回放。 云市场商品来自：云商店![]()
如果教师上传的课堂重现的视频，学生在学习过程中也可以播放课堂重现的视频。 6、话题讨论 学生可以参与老师发起的话题讨论。 7、完成作业 学生可以在学习过程中完成老师推送的课堂作业，查看作业的列表。学生做作业的时候按照单题作答的方式做题，系统过定时自动保存学生的答案，学生也可以随时提交来自：云商店![]()
合并广泛地应用在教学中，线下的场景加线上的融入，精准记录教学和学习数据，实现数据互通，便于机构和学校更有针对性地提升特定环节的服务，技术将帮助教育领域实现两件事：一是优质资源的大规模快速普及，另一个是千人千面的大规模因材施教。 OMO教学模式不是简单的O2O教学模式（线上转线下、来自：云商店![]()
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课程简介 人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上，本课程为大家介绍AI中所用到的数学基础知识。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握线性代数的基础知识及应用。 2、掌握概率论与数理统计的基础知识及应用。 3、理解信息熵与基尼系数的相关知识。 4、掌握常用的最优化算法及应用。来自：百科
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