• 深度学习概览

    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。 目标员 需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习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 完本课程后

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  • 实战篇:神经网络赋予机器识图的能力

    深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习! 课程简介 本课程主要内容包括:深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解:构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾

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  • 深度学习

    深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种,机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征,发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动

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  • 业界主流AI开发框架

    验,加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉。 目标员 需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习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 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

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  • AI技术领域课程--深度学习

    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,并且在某些问题上已经达到甚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

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  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    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

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  • 大V讲堂——双向深度学习

    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,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。 课程简介 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。

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  • 什么是视频标签

    从声音、动作、图像、文字等多维分析视频,深度理解视频内容,输出结果更加准确 应用场景 1.视频搜索 基于对视频的场景分类、人物识别、语音识别、文字识别等分析,形成层次化的分类标签,支撑准确高效的视频搜索,提升搜索体验 优势 多维识别 综合图像、语音、文字、人脸等信息,标签识别更加准确

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  • 大V讲堂——神经网络结构搜索

    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) 是一种自动设计人工神经网络的技术,是机器学习领域中广泛应用的模型。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础。 课程目标

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  • 图像搜索服务ImageSearch:精准定制化搜索

    图像搜索(Image Search):基于领先的深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 课程简介 本课程主要内容包括图像搜索服务介绍和基本操作。 课程目标 通过本课程的学习,了解图像搜索的特性、解决方案等,并掌握其申请和调用方法。

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  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    、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

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  • 机器学习概览

    V3.0系列课程。机器学习(包括深度学习分支)是研究“学习算法”的一门问,本课程讲述机器学习算法、分类、整体流程、重要概念、常见算法。 目标员 需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习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 完本课程后,您将能够

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  • GPU加速云服务器的优势

    高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等。 产品优势 灵活多样 G系列G3/G1提供多种显存,满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例,满足科计算、深度学习训练、推理等计算场景。 生态优秀 完善的生态

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  • 图像搜索有什么优势

    图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取图像搜索结果,帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 产品优势 搜索高 基于深度学习算法和图像识别技术,搜索精度高。

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  • 从MindSpore手写数字识别学习深度学习

    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的特征,上一层的输出作为下一层的输入,层层连接构成深度神经网络。 1994年,Yann

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