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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
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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![]()
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![]()
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![]()
造VUCA时代的高效能组织》，邀请作者王明兰深度剖析敏捷转型的实施策略。 课程简介 在这样一个充满不确定性的VUCA时代，企业进行敏捷转型已是必然趋势。很多企业已经尝试过敏捷或正在敏捷转型的路上，他们在这个过程中也遇到了层层阻碍和各种挑战。本课程重点阐述了敏捷转型的主流方法和实践来自：百科![]()
，而是如何做的问题。众多企业已经或正在敏捷转型的路上，并且或多或少已经走上了DevOps转型的道路。从敏捷无敌到DevOps时代，四位大咖悉数出场，庖丁解牛，带你了解各自的心路历程。本课程内容包含精益、敏捷、DevOps、持续集成、持续交付等众多话题，适合不同行业的企业管理者、产来自：百科![]()
入。 【奖品奖励】现在报名学习，还有百万码豆、开发者IP-折叠背包、开发者IP-鼠标垫、IP-PVC包等精美礼品等你拿！ AI的研究成果深刻改变着人们的生活，将来AI的发展将会更加快速，给人们的生活工作和教育带来更大的影响。AI人才在全球范围都是紧缺的。国内这个缺口也极大，可达缺来自：百科![]()
已经是这些从业者的专业技能。SQL优化跟做数学题一样，没有思路，一辈子都做不出来。本次读书会既提供了SQL优化核心思想，同时也包含了大量的SQL优化案例，甚至还提供了全自动SQL审核的思想以及代码，带您全方位了解SQL优化的方方面面。 课程目标 通过本课程的学习，使学员掌握以下技能：来自：百科![]()
源软件多数维护的分支存在两个：一个为最新版本的开发分支；一个为最近的稳定维护分支。 在开源软件选型上，应该紧跟社区的版本节奏，使用继续提供维护的分支的最新版本。在选择开发分支和维护分支上，没有严格的定论，需要视具体的产品功能确定。例如产品竞争力严重依赖某个三方软件的特性，那么更倾来自：专题![]()
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华为云·云享读书会系列活动，每期会选取一本技术相关的畅销书籍，邀请原作者提炼书籍精华、分享领读视频，帮助大家快速积累专业知识。本期为系列活动的第5期，邀请书籍原作者-敏捷圈内大咖刘华现身领读，带你了解敏捷转型的高效实施策略。 课程简介 我们正处在一个快速变化的时代，如何适应这种快速变化和高度的不确定性，是值得每来自：百科![]()
被广泛使用的建模方法。虽然 数据仓库 /BI系统的的规模从GB发展到TB，再到今天的PB级别，但分析系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标来自：百科![]()
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