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AI技术领域课程--深度学习
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。
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深度学习
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。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络,它模拟大脑的机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据。 深度学习的典型模型:卷积神经网络模型、深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型。 深度学习的应用:计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域。
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AI技术领域课程--机器学习
有监督学习-Xgboost 第15章 无监督学习-聚类算法 第16章 无监督学习 - 关联规则 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发
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深度学习:IoT场景下的AI应用与开发
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
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深度学习概览
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移动应用隐私合规检测简介及目标检测技术的应用
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
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基于深度学习算法的语音识别
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大V讲堂——双向深度学习
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人工智能学习入门
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人工智能学习入门
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CDN技术在直播中的运用
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基于昇腾AI处理器的目标检测应用(ACL)
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计算机视觉基础:深度学习和神经网络
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AI技术应用场景--视觉处理与识别
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数据加密技术的应用
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如何学习区块链技术
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