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  • 深度强化学习综述翻译 内容精选 换一换
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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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    翻译质量。 实时翻译 提供RESTful规范中英翻译API接口,用户调用API发送待翻译文本内容,即可实时得到机器翻译结果。 多语种翻译 目前支持中英互译,后续将提供更多语种间翻译能力。 机器翻译 NLPMT 机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提
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    华为云计算 云知识 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--深度学习 时间:2020-12-15 15:23:12 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
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    云知识 机器翻译应用场景 机器翻译应用场景 时间:2020-09-16 10:48:41 机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速翻译能力,通过API调用即可实现源语言文本到目标语言文本的自动翻译 应用场景 翻译中心:采用机器翻译服务,构
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    网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 时间:2021-04-27 15:59:32 内容简介: 将介绍人工智能基本知识体系,机器学习、深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平台,利用AutoDL技术开发硬盘异常检测模
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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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    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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    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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    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 华为云 面向未来的智
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    华为云计算 云知识 大V讲堂——神经网络结构搜索 大V讲堂——神经网络结构搜索 时间:2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一,已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS)
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    ,机载数据、文本数据、音频数据、视频数据等空管数据融合,有效支撑空管业务。 空管数据智能化,辅助业务决策 利用空管大数据融合,基于深度学习、强化学习等方法,面向智能化冲突管理、智能化空中交通流量管理、智能化规划管理、智能化进离场排序、智能化机场运行等场景,辅助业务决策。 数据创新应用,打造智慧化空管
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    通过关键词提取、短文本相似度等技术,提取关键语义信息,精准匹配出语义相似的内容,从而快速构建内容推荐场景。 翻译 通过文本语言分析,精准翻译语句内容,从而帮助用户跨语言沟通。 通过文本语言分析,精准翻译语句内容,从而帮助用户跨语言沟通。 文本摘要 在不改变文档原意的情况下总结出文档的主要内容。可
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    均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 1、通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌
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