查询作业资源规格:URI ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类）:步骤5：创建新版自动学习图像分类项目 修订记录 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类）:步骤5：创建新版自动学习图像分类项目 创建项目:创建项目 华为企业人工智能高级开发者培训:培训内容

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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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需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：描述神经网络的定义与发展；熟悉深度学习神经网络的重要“部件”；熟悉神经网络的训练与优化；描述深度学习中常见的问题。 课程大纲 1. 深度学习简介 2. 训练法则

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华为云ModelArts自动学习之图像分类 华为云ModelArts自动学习之图像分类 时间：2020-11-27 10:18:33 本视频主要为您介绍华为云ModelArts自动学习之图像分类的操作教程指导。 什么是图像分类？ 识别图像内容（类别）。 步骤 创建OBS桶及图像分类项目-上传图片数据-数据标注-模型训练-部署上线

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1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。 课程大纲 第1章 数字图像基础 第2章 图像分类 第3章 目标检测 第4章 图像分割 第5章

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数据集和经典算法的介绍，每章课程都是实战案例，模型训练、测试、评估全流程覆盖，配合代码讲解和课后作业，帮助您掌握八大热门AI领域的模型开发能力。 课程简介 本课程主要内容包括图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别、OCR、视频分析、自然语言处理和语音识别这八大热门AI领域的基础知

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池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率，从而降低输出对位置和形变的敏感度，同时还可降低网络中的参数和计算量；全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的图像，完成特征空间到真实类别空间的映射，最终的图像分类便是由全连接层完成的。有了这样一个神经网络后，我们还需要用大量数据集对它进

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算法和应用示例。 课程简介 本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云

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的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的数据，同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力，在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。

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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。

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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 华为云

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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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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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com/testdetail.html?testId=287为准。 【华为云】企业上云最佳实践 华为云最佳实践，是基于华为云众多客户上云的成功案例提炼而成的典型场景实践指导，可以帮助您轻松搭配多个云服务完成业务上云。最佳实践覆盖13个热门分类，180+典型场景案例，每个最佳实践包括使用

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ModelArts数据标注中的图片标注指图片类型的数据集进行标注。图片标注的标注作业类型，分为“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”三种标注类型。 文本标注 文本场景的标注主要为“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”。 分别支持对文本的内容按照标签进行分类处理。 对文本中的实体片段进行标注。

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中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的语音识别 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。

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中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的语音识别 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。

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淆矩阵中某一列预测正确的个数除以该列的样本和。 精确率 精确率，正确预测的正例数和预测正例总数的比值，这个值越大代表误检的概率越小。计算公式P=TP/(TP+FP)，即混淆矩阵中某一行预测正确的个数除以该行的样本和。 F1值 精确率与召回率的调和均值。计算公式F1=2*P*R/(P+R)，其中R为召回率，P为精确率。

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一种由数据所组成的集合。数据反映了真实世界的状况。数据集作为深度学习和机器学习的输入，对AI开发有至关重要的意义。 ModelArts数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据集框架。不仅支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标

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了标注数据的能力： 人工标注：对于不同类型（图片、音频、文本和视频）的数据，用户可以选择不同的标注类型。 智能标注：智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。

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本课程为AI全栈成长计划第二阶段课程：AI进阶篇。本阶段将由华为AI专家带您学习AI开发两大热门领域：图像分类和物体检测的模型开发，正式入门AI代码开发！ 目标学员 高校学生、个人开发者中的AI爱好者、学习者 课程目标 了解、掌握 AI 开发的基本流程，完成常见 AI 模型的开发部署。 课程大纲 第1章 全流程AI开发平台介绍-ModelArts

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