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本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知来自:百科来自:百科
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00,擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式;评价GAN生成样本质量的评价标准,包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。来自:百科歌引用数1700,擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了计算机视觉的发展历程、三大设计原则、近期的两个里程碑;人类与计算机理解图像的不同方式和本质困难,以及当前最好的方法统计学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解计算机视觉的发展历程和三大设计原则。来自:百科
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搭建智慧路灯、智慧农业、智慧烟感、智慧物流等解决方案。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解物联网基础知识; 2、熟悉华为 物联网平台 及华为物联网操作系统; 3、熟悉物联网通信技术原理与实战。 课程大纲 第1章 物联网平台原理与实战 第2章 物联网通信技术原理与实战 第3章来自:百科
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