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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 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：百科
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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。来自：百科![]()
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来自：百科![]()
第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章来自：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![]()
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数据，同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力，在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 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。来自：百科![]()
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。来自：百科![]()
别、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![]()
32G显存（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。来自：百科![]()
AI平台ModelArts资源 华为云ModelArts助力 AI开发平台 —ModelArts SDK打通本地IDE与云端训练资源 跟我学ModelArts丨探索ModelArts平台个性化联邦学习API 华为云ModelArts体验系列-1：我对ModelArts的认识 新手如何基于modelarts入门AI来自：专题![]()
术，包括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益：来自：百科![]()
知识、Linux知识，视觉方面要学图像处理等，同时还要有一定的数学基础。 二是学习不系统，很多书籍只介绍了AI发展的基础框架，缺乏专业的学习路径、技术讲解及具体场景的应用。 三是没有专家讲师带领指导，找不到人进行交流。尤其是非计算机专业的同学，学AI会比较难，因为做AI开发不像传来自：百科![]()
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FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 应用： 视频处理、机器学习、基因组学研究、金融风险分析。来自：百科![]()
方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好来自：专题![]()
验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。 目标学员 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和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：描述深度学习框架是什么；列举主流深度学习框架有哪些；了解Pytorch的特点；了解TensorFlow的特点；区别TensorFlow来自：百科
