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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![]()
上云无忧 在云服务的生态系统中，云市场与合作伙伴致力于为用户提供优质、便捷的基于云计算、大数据业务的软件、服务和解决方案，满足华为云用户快速上云和快速开展业务的诉求。 前往云市场 前往云市场 商家学院 商家学院 最新文章 【精选企业应用】全民战疫时期，企业远程办公如何更高效？ 华为云联合欧电云打造新时代数字化转型的利器来自：云商店![]()
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![]()
3、选择要回复的评价，单击“回复”。 4、在评价详情页查看评价内容，单击“回复”。 5、编辑回复内容，单击“提交”。 说明： 已回复的评价可单击右侧操作栏的“详情”执行删除回复操作。 每条评价只支持回复一次，如买家修改评价，评价状态将变为待回复，服务商可再次进行回复。 如买家给出的商品评来自：云商店![]()
面。 图 点击【激活学习卡】按钮 进入激活学习卡的页面后，您需要刮开学习卡中激活码的图层，在对应框中输入 16 位激活码，或者直接在对应框中输入您收到的激活码，点击【激活学习卡】按钮。（注意区分 16 位激活码中的字母和数字：字母 O 和数字 0 容易混淆，字母 G 和数字 6 容易混淆）来自：云商店![]()
云知识 数据库设计中的物理设计 数据库设计中的物理设计 时间：2021-06-02 14:34:01 数据库 数据库设计中的物理设计阶段是指，在用户确认的逻辑模型基础上，以数据库系统运行效率，业务操作效率，前端应用效率等因素为出发点对模型进行的调整。面向物理实施过程的具体细节。最终来自：百科![]()
温馨提示：参考网站内容与华为云无关，华为云不对参考网站内容或形式等承担任何直接或间接商业或法律责任。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致来自：百科![]()
已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。借助教育大数据能够对学习者的所有信息进行系统的整理和分析，例如可以运用大数据设计教育环境，完善教学的场景，配置教育试验场景等，这些都能够充分的调用学生群体在学习领域中的主动性和积极性，对教育领域的发展有不可估量的作用。 教育大数据中心逻辑结构图来自：云商店![]()
开放（Open）： 端到端的开源：从需求的收集、提交、架构的变更到代码，均开源 尽最大可能重用已有开源项目 灵活（Flexible）： 不使用任何不可替代的私有/商业组件 大量使用插件化方式进行架构设计与实现 可扩展（Scalable）： 由多个相互独立的项目组成 每个项目包含多个独立服务组件来自：百科![]()
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