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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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。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![]()
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较高算力和能好的。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![]()
、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![]()
Customization，ASRC）：基于深度学习技术，提供针对特定领域（如快递行业）优化的语音识别能力，并可自定义语言模型。 定制语音识别包含 一句话识别 、录音文件识别功能。支持热词定制。 实时语音转写（Real-time ASR，RASR）：将连续的音频流实时转换成文本，使语音识别更加快速。 语音识别（Automatic来自：百科![]()
华为云计算 云知识 内容审核 -文本是什么 内容审核-文本是什么 时间：2020-09-16 10:28:34 内容审核-文本Moderation(Text)，基于华为自研的深度学习和内容审核模型，可自动识别出文本中出现的涉政、色情、广告、辱骂、灌水等内容，帮助客户降低业务违规风险，净化网络环境，提升用户体验来自：百科![]()
ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 内容审核-文本应用场景 内容审核-文本应用场景 时间：2020-09-16 10:35:28 内容审核-文本Moderation(Text)，基于华为自研的深度学习和内容审核模型，可自动识别出文本中出现的涉政、色情、广告、辱骂、灌水等内容，帮助客户降低业务违规风险，净化网络环境，提升用户体验来自：百科![]()
华为云计算 云知识 逻辑模型和物理模型的对比 逻辑模型和物理模型的对比 时间：2021-06-02 14:37:26 数据库 逻辑模型与物理模型的对比如下： 名称定义：逻辑模型取名按照业务规则和现实世界对象的命名规范来取名；物理模型需要考虑到数据库产品限制，比如不能出现非法字符，不能使用数据库关键词，不能超长等约束；来自：百科![]()
于非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布，支持多种计算资源进行模型开发与训练，以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能，支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心，支持模型入库、模型上传、格式转换、版来自：专题![]()
支持行业客户二次训练专属模型，打造大模型体验。 盘古预测大模型产品功能 回归预测 用于连续值预测，可自动进行任务理解，分析选择最适合的回归模型集合，并融合多个模型来提升回归预测精度 分类预测 用于离散值的预测，如：不同类别或标签；基于任务理解和模型选择推荐能力，可自动选择多个分类模型并基于动态图算法进行融合，来提升预测性能来自：专题![]()
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