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  • 华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间:2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种,机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特
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    华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识,其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员
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    从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间:2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛。 语音识别 、自动 机器翻译 、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个
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  • 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。
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    华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间:2020-12-08 10:09:21 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
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    华为云计算 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。
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    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
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    、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
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    云知识 云迁移业务应用评估的几个维度介绍 云迁移业务应用评估的几个维度介绍 时间:2021-01-29 09:07:41 云迁移业务应用的评估分析项目从源端类别上主要有:应用、主机、数据库、文件存储。业务应用评估主要从:按场景、按关联性、按层次三个维度来看。 业务应用的评估分析项目
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    ,基于深度学习的图像智能审核方案,准确识别图片中的涉黄、涉政涉暴、涉政敏感人物、广告、不良场景等内容,识别快速准确,帮助企业降低人力审核成本 功能描述 涉黄检测 可对图像中涉黄信息进行识别并对涉黄程度量化,自动识别涉黄、低俗等内容 涉政涉暴检测 基于深度学习算法和大量的样本图像,
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    通过全域感知服务,原来需要人工巡检的发现的问题,现在都可以用AI感知来替代,而且准确性还能提升。城市治理中的事项类别非常多,但很多事件的数据量很少,用常规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强
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    央国企数字化从业务上云迈向深度用云 央国企数字化从业务上云迈向深度用云 未来央国企所有的数字化转型都将基于云来开展,用云的深度将决定业务创新的速度。深度用云,充分发挥云的价值,实现跨越式发展。 未来央国企所有的数字化转型都将基于云来开展,用云的深度将决定业务创新的速度。深度用云,充分发挥云的价值,实现跨越式发展。
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    图片审核的功能包括: 1. 涉黄检测:可对图像中涉黄信息进行识别并对涉黄程度量化,自动识别涉黄、低俗等内容; 2. 涉政涉暴检测:基于深度学习算法和大量的样本图像,快速定位涉政、涉暴旗帜、武装分子和火灾、血腥等场景; 3. 涉政敏感人物检测:快速判断图片中是否有涉政敏感人物等信息; 4
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    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
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