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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。 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 华为云来自：百科的深度学习。 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
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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![]()
池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率，从而降低输出对位置和形变的敏感度，同时还可降低网络中的参数和计算量；全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的图像，完成特征空间到真实类别空间的映射，最终的图像分类便是由全连接层完成的。有了这样一个神经网络后，我们还需要用大量数据集对它进来自：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 华为云来自：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![]()
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华为云计算 云知识 逻辑模型中的重要基本概念 逻辑模型中的重要基本概念 时间：2021-06-02 13:57:13 数据库 数据库设计的逻辑模型设计阶段，有以下这些重要的基本概念： 1. 实体就是描述业务的元数据。 2. 主键是识别实体每一个实例唯一性的标识。 3. 只有存在外键，来自：百科![]()
云知识 云日志 服务中的基本概念 云日志服务中的基本概念 时间：2021-07-01 19:08:06 日志组：日志组（LogGroup）是云日志服务进行日志管理的基本单位，可以创建日志流以及设置日志存储时间。 日志流：日志流（LogStream）是日志读写的基本单位，日志组中可以创建日志流，方便对日志进一步分类管理。来自：百科![]()
本课程为AI全栈成长计划第二阶段课程：AI进阶篇。本阶段将由华为AI专家带您学习AI开发两大热门领域：图像分类和物体检测的模型开发，正式入门AI代码开发！ 目标学员 高校学生、个人开发者中的AI爱好者、学习者 课程目标 了解、掌握 AI 开发的基本流程，完成常见 AI 模型的开发部署。 课程大纲 第1章 全流程 AI开发平台 介绍-ModelArts来自：百科![]()
微认证：基于鲲鹏架构的Redis搭建高性能网盘 通过理论结合实践的方式，了解怎样搭建高性能网盘、掌握分布式缓存服务Redis在搭建高性能网盘中的作用，提升该服务的使用能力、了解分布式缓存服务Redis的基础技术，通过实践了解该服务的使用方法。 立即学习 最新文章 “云上中台来自：百科![]()
华为云计算 云知识 弹性公网IP的基本概念 弹性公网IP的基本概念 时间：2021-07-02 14:48:50 VPC 云服务器 弹性云服务器 弹性公网IP 弹性公网IP提供独立的公网IP资源，包括公网IP地址与公网出口带宽服务，可以与云资源灵活绑定及解绑。 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院来自：百科![]()
bool。 不同计算操作支持的数据类型不同 数据排布格式（format）：多个维度的排布顺序。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 华为云微认证：基于昇腾AI处理器的算子开发 针对网络模型迁移时常见的算子不支持问题，由昇腾专家倾力打造的在线认证，为您介绍TBE算子开发流程，使能昇腾的强大算力。来自：百科![]()
机器视觉、机器学习等）硬件加速的微处理器或计算系统。典型的应用包括机器人学、物联网等数据密集型应用或传感器驱动的任务。” 本系列课程中，NPU可以特指为昇腾AI处理器。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 华为云微认证：基于昇腾AI处理器的算子开发 针对网络模型来自：百科![]()
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