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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来自：百科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 面向未来的智能世界，数字化来自：百科
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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。来自：百科![]()
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：百科![]()
更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的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，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出来自：百科![]()
至超越了人类的水平。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。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![]()
老年教育作为终身教育的重要内容，是构建学习型社会、提高全民族思想文化素质的有机组成部分，精神文明建设不可缺少的一部分。随着社会经济发展以及大环境影响，老年人的精神面貌以及生活状态得到了越来越广泛的关注，为了丰富老年人的生活，老年开放学院 在线教育平台 提供老年人在线教育，对帮助老年人与社会共同进来自：云商店![]()
统计阶段，四个阶段发放的证书相同！ 2.选手报名一次即可，前期阶段提交过成绩的选手，如也想参加后期阶段直接提交成绩即可，系统会根据提交成绩的时间刷新至对应的排行榜！ 3.每个成绩提交阶段结束后会刷新赛题数据集、答案、赛题详情中数据相关描述；参加下一阶段比赛的选手，需重新订阅数据集参赛！来自：百科![]()
本赛道为KPI异常检测赛道。核心网在整个移动运营商网络中占据着举足轻重的地位，一旦故障，会对全网的服务质量影响很大。需要及时快速发现核心网的风险，在影响范围扩大之前及时消除故障。关键性能指标（KPI），反应了网络性能和质量。对KPI进行检测，能够及时发现网络质量劣化风险。本赛题数据中提供某运营商的KPI真实数据，来自：百科![]()
提交成绩过线的选手颁发华为NAIE认证的社会实践证书，予以成绩证明! 本赛道为日志异常检测赛道。通信网络中部署的大规模通信设备在运行过程中会产生海量日志，日志记录了各个设备的运行状态。日志中含有传统kpi曲线无法体现的一些事件，通过收集并分析日志，可以发现或预知网络中已发生或潜在来自：百科![]()
代码检查任务总的代码行数是怎样统计的？ 1、进入代码检查任务概览页。 2、查看总的代码行数： 总的代码行=有效代码行。 总的代码行统计的是所有被检查语言的代码行。 同一代码仓提交多个PR触发代码检查，是否会排队执行？ 不会排队。 提交PR之后触发版本级检查，套餐范围内不会排队，并行执行检查并保存结果，只展示最后一次的检查结果。来自：专题![]()
Zero是零代码和低代码应用开发平台，源于华为应用开发和数字化转型的实践，提供了云上无码化、低码化、支持多码化的应用开发模式，屏蔽了技术的复杂性，提升了企业开发的效率。同时提供应用资产的开发标准和微服务框架，助力企业不断沉淀可复制的套件，加速应用的定制，并通过开放的生态，实现套件来自：专题![]()
构建应用的范围及参考原则。帮助我们识别什么样的应用适合低代码开发，什么应用不适合。可以两个维度去看，一个是应用复杂度，需要自定义化的程度，另外一个就是看业务关键性，用户数，对业务数据的一些安全要求，监管之类的需求去评估是否合适。对于一些表单表格工作流类型的个人或者工作组的应用，应来自：专题
- 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）
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