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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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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![]()
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![]()
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。并且有大量来自：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![]()
权完成操作。 创建训练作业 1、登录ModelArts管理控制台。 2、在左侧导航栏中，选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 3、单击“创建训练作业”，进入“创建训练作业”页面，在该页面填写训练作业相关参数信息。 4、选择训练资源的规格。训练参数的可选范围与已有算法的使用约束保持一致。来自：专题![]()
、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![]()
启动智能标注时，必须存在未标注图片。 启动智能标注前，保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 后续操作 智能标注结束后，所有标注好的数据都存储在待确认页面，您可以进去查看智能标注好的结果，进行批量确认。确认完成后，即完成了数据标注。 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。数字来自：百科![]()
面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、AI应用管理和部署上线流程。 涉及计费项包含： 开发环境（Notebook） 模型训练（训练作业） 部署上线（在线服务） 自动学习 面向AI基础能力弱的开发者，根据标注数据、自动设计、调优、训练模型和部来自：专题![]()
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云知识 如何激活优学院学习卡 如何激活优学院学习卡 时间：2021-04-08 14:21:46 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 商品链接：优学院平台；服务商：北京文华在线教育科技股份有限公司 登录优学院平台，在【首页】右侧点击【激活学习卡】按钮，进入激活学习卡的页面。来自：云商店![]()
专业服务能力，以运营促发展，帮助央国企会用云、用好云。 与40+央企，200+国企携手同行 华为云Stack 坚持做央国企数字化同路人，服务好央国企数字化转型，领衔高质量发展。 三峡集团 三峡集团携手华为云Stack借助云和大数据等数字化手段将大坝搬迁“上云”，实时守护大坝的安全运行，提升三峡的生产效率。来自：专题![]()
来几十个AI场景，需要几十个AI模型开发训练好几个月，现在只需要一个大模型就可以开发完成，训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景，现在也只需要十位数。 同时通过AI算法的商店——AI Gallery解决AI模型开发部署难、训练成本高的问题，让开发不再是难题。ModelArts把常见的算法和工具放到了AI来自：百科![]()
准确性还能提升。城市治理中的事项类别非常多，但很多事件的数据量很少，用常规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术，可以实现把白天的图像迁移成晚上，晴天的图像迁移来自：百科![]()
行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式，能够进一步实现AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练，便可以直接适配多类通用场景，用户仅需在此基础上，基于极小的样本进行数据微调和部署。开发周期能够缩短到来自：百科
