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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![]()
Kit，均可用于提升家庭视频智能分析能力，可应用于以下场景。 人形检测 检测家庭监控中出现的人形，记录出现时刻，或在无家人在家的某些时间段检测到后，可向手机发出告警。 摔倒检测 检测到人摔倒的动作时，发出告警，主要针对老人看护场景。 哭声检测 智能识别婴儿的哭声，在指定用户的手机上发出告警，用于小孩看护。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![]()
Kit，均可用于提升家庭视频智能分析能力，可应用于以下场景。 人形检测 检测家庭监控中出现的人形，记录出现时刻，或在无家人在家的某些时间段检测到后，可向手机发出告警。 摔倒检测 检测到人摔倒的动作时，发出告警，主要针对老人看护场景。 哭声检测 智能识别婴儿的哭声，在指定用户的手机上发出告警，用于小孩看护。来自：百科![]()
华为云计算 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，对数据来自：百科![]()
华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测 华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测 时间：2021-01-05 11:40:25 华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测提供某运营商的KPI真实数据，参赛选手需要根据历史40天异常标签数据（训练数据集），训练模型并检测后续17天内各KPI（测试数据集）中的异常。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为网络AI学习赛2021日志异常检测 华为网络AI学习赛2021日志异常检测 时间：2021-01-05 11:45:27 华为网络AI学习赛2021-日志异常检测：大规模通信设备在运行中会产生海量日志，日志记录了设备的运行状态，通过收集并分析日志，可以发现来自：百科![]()
频，多方位深度理解视频内容，输出结果更加专业 应用场景 1.监控管理 对商超或园区内所有视频进行实时分析，提取关键事件，如，仓库监控、收银合规、消防通道占用；高安全区域入侵检测、徘徊检测、遗留物检测等；智能防损，如人像布控、盗窃检测等 优势 个性化配置 通过模块化的检测服务，针对不同位置摄像头视频进行个性化分析来自：百科![]()
景的需求。除了基本的人脸检测和人脸比对功能外，华为云 人脸识别服务 FRS 还支持在海量图片特征库中进行人脸搜索，以及动作活体检测和静默活体检测等功能。这些功能可以帮助用户实现更精准的人脸匹配和更安全的身份验证。例如，在机场安检场景中，可以通过动作活体检测来防止翻拍攻击，并通过人证来自：百科![]()
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