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  • 深度学习在水文数据上的应用 内容精选 换一换
  • 征形成更抽象高层代表属性类别或特征,发现数据分布式特征表示。研究深入学习动机是建立模拟大脑分析学习神经网络,它模拟大脑机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据深度学习典型模型: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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    智能算法应用,并实现售卖机智能化运营,是一个贯穿数据开发、数据采集、数据挖掘应用完整项目。 目标学员 希望了解AI与IoT技术结合场景实现方法并掌握其开发能力的人员。 课程目标 通过学习本课程,学员可以对设备接入IoT平台上报数据,基于AI对设备上报数据进行分析预测实际应用场景有一个了解。
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  • 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,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、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元 域名 华为 云桌面
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    云知识 基于深度学习算法语音识别 基于深度学习算法语音识别 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,让使用者了解语音识别基本原理与实战同时,更好了解人工智能相关内容与应用。
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    深度学习。 课程目标 通过本课程学习,使学员了解如下知识: 1、高效结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效深度学习背景 第2章 高效神经元和结构设计 第3章 基于NAS轻量级神经网络 第4章
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    更好训练效果。 本次训练所使用经过数据增强图片 基于深度学习识别方法 与传统机器学习使用简单模型执行分类等任务不同,此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层输出常被视为神经网络提取出不同尺度特征,一层输出
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    至超越了人类水平。本课程将介绍深度学习算法知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习基础理论、算法、使用方法、技巧与不同深度学习模型。 课程目标 通过本课程学习,使学员: 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习数据处理基本方法。 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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    Connect工业互联网集成应用 ROMA Connect工业互联网集成应用 时间:2020-09-21 15:16:57 制造业数字化转型中有几类典型问题: 难以集成设备数据与环境数据 多品牌、多种类生产设备要实现实时监控管理,则设备数据与环境数据需要采集和上传,
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    经验,国际顶级会议和期刊发表超过50篇论文,谷歌引用数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AI解决方案深度学习发展前景及其面临巨大挑战;深度神经网络基本单元组成和产生表达能力方式及复杂训练过程。 课程目标 通过本课程学习,使学员:
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