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0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一,它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用,包括 人脸识别 、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理,本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍,包括传统特征提取算法和卷积神经网络,学习时注意两者的区别。 目标学员来自:百科
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【初级】基于流计算的双十一大屏开发案例 面对每天大量的实时数据,及时、高效的处理这些数据显得十分必要。本课程主要介绍如何搭建一个可视化大屏,为企业提供精准、高效的支持。 基于流计算的可视化大屏,为企业、政府带来全新的视觉体验 适合人群:面向对实时流计算和可视化感兴趣的从业人员,社会大众和高校师生来自:专题课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、神经网络结构搜索的理论基础和广泛应用。 2、NAS的发展现状。 课程大纲 第1章 引言 第2章 神经网络架构搜索: what and why 第3章 神经网络架构搜索的广义框架 第4章 基于进化的方法 第5章 基于强化学习的方法 第6章 one-shot架构搜索来自:百科
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