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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![]()
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![]()
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![]()
”区域，即华为云直播服务暂只在这些区域部署了直播中心。新开通的用户，目前暂只支持“华北-北京四”区域。 购买 视频直播 立即使用 比赛直播在线观看 比赛直播在线观看：直播间一起观看体育赛事、演唱会等，观众实时互动交流，低时延共享欢聚时刻。 事件直播：直播在线观看高清直播除了黑白名单来自：专题![]()
公布晋级结果，TOP15的队伍晋级比赛。 （3）赛前赋能培训及比赛用车发放（2019.8.5）：前往上海交大闵行校区参加为期2天的赛前赋能培训，并领取比赛用车。若赛队不参加现场赋能培训可后续查阅平台上赋能视频，并提供地址，以便比赛主办方邮寄比赛用车。 （4）决赛现场及颁奖：（2019来自：百科![]()
科研单位、创客团队等均可报名参赛。 赛制说明 本次大赛分为两个阶段，学习课程阶段及长期刷榜阶段。 学习课程 报名比赛后，参赛选手点击页面左侧 “学习资料” 页，进入课程。找到页面【课堂】并点击，即可开启你的学习之旅。 本次课程由华为AI高级工程师，华为云AI开发者课程设计总监、导来自：百科![]()
像探索AD的影像学标记对AD早期识别和及时预防具有重大临床意义。本次大赛旨在提高基于影像的阿尔茨海默病早期识别准确性，推动和促进机器学习、深度学习等人工智能技术在脑科学、临床辅诊等智慧医学产业的发展和落地应用。本次大赛共开放了2600例多中心、多图谱的脑影像特征数据，参赛选手将基来自：百科![]()
计算机、自动化、电子信息、软件工程等相关专业（非必要条件）的全日制专科、本科、研究生等皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe， tensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS；另外赛委会也会提供完整的海选赛来自：百科![]()
华为云云上先锋AI挑战赛 时间：2020-12-08 15:19:36 华为云“云上先锋”· AI挑战赛围绕生活中的街景图像展开，选手可以通过深度学习算法进行图像语义分割，对图像进行像素级别的分类。 【赛事背景】 近年来，以AI技术为核心的各项应用经过多年的快速发展，人工智能已经融入到来自：百科![]()
I主题赛。在本次比赛中，华为云AI大神将教你从0到1通关 图像识别 ！！帮你实现当下热门的垃圾分类自动驾驶技术。 【赛事简介】 本次比赛为AI主题赛中的问答赛。选手只需在“答题通道”中完成十道题，且得到80分即可获得抽奖资格。可重复答题，直到分数达到80分。我们将学习资料放在“ 赛题知识”内，选手可以自行学习。来自：百科![]()
赛题为：“爱（AI）美食 – 通过小样本学习进行美食识别”。随着越来越多AI应用场景的涌现，在实际开发中，经常会遇到训练样本数量不足的问题。因此，此次大赛赛题的核心是小样本学习技术，通过对大量已知分类的物体特征进行有效学习，然后根据小样本学习技术，对少量新分类图片进行有效特征提取，准确地识别出新的分类。来自：百科![]()
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目的在于构建基于深度学习技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精准识别，大赛参考深圳垃圾分类标准，按可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四项分类。 现实生活中，因为垃圾形态、拍照时角度、光线、背景等差异，使得AI训练集的数据难以识别垃圾的庐山真面目。因此本次比赛要求垃圾分类模型来自：百科
