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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 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 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 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![]()
参赛要求 编程闯关环节以个人形式报名参赛，编程语言支持C++、Java、Python 赛题详情 用户贷款风险预测。要求参赛者建立准确的风控模型，预测用户是否会逾期还款。赛题下载 比赛规则 根据赛题要求及赛事官方发布的程序包，参赛学生在本地编译调试完成后通过赛事网站提交代码，后台通过运行来自：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![]()
云知识 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测 时间：2021-01-05 11:41:15 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测基于网络人工智能(NAIE)训练平台的硬盘异常预测程序，通过机器学习构建硬盘故障预测模型，对数据中心典型来自：百科![]()
大赛通过与东风畅行实际业务相结合，为开发者提供一个交流、学习，创新挑战的平台，以达到为业务赋能、培养汽车行业大数据人才的目的。 本次大赛参赛者基于华为云人工智能开发平台ModelArts，根据组委会提供的历史出行订单、出行原始轨迹点数据，进行订单需求预测、出行行为分析模型的开发。 大赛详情地址：https://competition来自：百科![]()
赛者应承担由此产生的全部责任及损失。 （3） 数据使用：对于大赛提供的数据（数据集），参赛者须仅在比赛场景下使用，同时不得以任何形式使用比赛之外的任何数据参赛。对于不提供下载的比赛数据，参赛者不得以任何形式擅自复制、下载或获取。参赛者如发现任何出现数据未授权访问的可能，应立即通知组委会并积极提供相关信息。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![]()
选手在华为线上 AI开发平台 Modelarts上完成数据准备、训练模型、部署模型，并且发布成模型服务预测截图给出预测结果。完成实验操作并发布预测结果的选手，将获得200分附加分。 比赛时间： 2019年3月13日-2019年4月30日 大赛详细地址：https://competition来自：百科![]()
参赛者须根据给定的三个方向“交通流量预测”、“水质高光谱污染物分析”和“货柜车到港预测分析”，提交整体解决方案和数据分析模型算法。 分析赛赛题必须使用华为云ModelArts平台进行作品开发和验证。 特别说明： 由于三道赛题的作品开发要求有所区别，答题请通过以下3个途径报名和提交作品。 1、交通流量预测可直接来自：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
