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深度学习计算服务平台是中科弘云面向有定制化AI需求的行业用户，推出的AI开发平台，提供从样本标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发能力，帮助用户快速训练和部署模型，管理全周期AI工作流。平台为开发者设计了众多可帮助降低开发成本的开发工具与框架，例如AI数据集、AI模型与算力等。
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卷积神经网络和循环神经网络。通过这些基本概念的学习，让我改变了自己原有的认为深度学习难学难懂的看法，这个课程讲的很基础，很适合小白学习。 神经元 生物神经元和人工神经元有一定的区别和联系，学习人工神经元可以结合生物神经元的特点进行学习： 人工神经元由线性函数和激活函数构成： 人
第二周学习中主要学习了第四章和第五章的内容，以及实践案例“从感知机到卷积神经网络”的学习。 第四章 正则化 4.1 过拟合 误差：学习到的模型在样本上的预测结果与样本的真实结果之间的差。 训练误差（经验误差）：训练集上的误差；泛化误差（测试误差）：新样本上的误差。
第8章 深度置信网络 8.1 深度置信网络介绍 深度置信网络是神经网络的一种，既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器使用。 非监督学习：尽可能保留原始特征特点，降低特征维度； 监督学习：使得分类错误率尽可能地小； 玻尔兹曼机： 特点：①随机变量都是二值的（{0
致。 第7章 参数调节 超参数调节：学习率，动量衰减参数，各隐藏层神经元个数，mini-batch的大小，Adam优化算法的超参数，layers神经网络层数，decay_rate学习率 梯度下降与学习率 学习率： Minibatch选择： 寻找超参数的问题：
大前端课程学习心得体会+学习笔记 心得体会 已经学习了两周半的大前端课程了，课程质量真的是好得没话说，我看过很多前端的课程，但从没有哪家课程能将前端的知识体系划分的如此
开始学习 深度学习简介 深度学习简介 本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍机器学习任务攻略。
进行了《HarmonyOS第一课》8个章节课程的学习之后，我明白关于鸿蒙操作系统的很多内容，首先向大家简单介绍一些鸿蒙系统的成长史。 华为鸿蒙系统（HUAWEI Harmony OS），是华为公司在2019年8月9日于东莞举行华为开发者大会（HDC.2019）上正式发布的操作系统。
开始学习 计算机视觉基础：传统方法和数据结构 计算机视觉基础：传统方法和数据结构 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。
这次很有幸能参与到华为认证培训营的学习活动，经过11月份紧凑的十天左右的突击学习，让自己对于华为云的认知从无到有，不仅从技能上得到了完善，同时对视野和兴趣也得到了很好的培养。首先得感谢开营仪式上老师和主持人姐姐的精彩的解说，为后续相关学习提供了极大的动力。然后，也感谢微信学习群各位小姐姐每日不辞
力，我可以通过训练营的学习，运用到自己的实际工作中，未来可以助力自己的企业实现云转型和云助力。同时，自己参与训练营，通过结课考试，还可以获取HCIA职业认证训练营结课证书非常的物超所值啊。同时还要特别感谢微信群内的华为云小助手，能够随时随地更新最新课程和学习动态，为群里好友解惑答
【报名人数】3800人 开始学习 入门篇：人工智能开启新时代 本课程主要内容包括：人工智能发展历程及行业应用介绍，机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 【课程大纲】 第1章 人工智能发展及应用 第2章 人工智能与机器学习 第3章 监督学习与非监督学习实例讲解 第4章 如何快速掌握AI应用的能力
项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向：人工智能 工作地点： 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术，包括神经网络结构设计，NAS搜索算法，训练算法优化，AI模型编译优化等。 岗位职责 负责调研深度学习模型优化技术
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
简单介绍一下机器学习服务是什么
的界面便于操作；同时，也学习了gsql远程连接数据库，在客户端进行安装使用，可适用于HCS环境中安装使用，便于客户连接数据库操作； 后续学习了GaussDB SQL常规操作及GaussDB基础操作编程，针对数据增删改查、函数与操作符在实践中再次得到了学习，熟悉了JDBC基础操作,
深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
ter Notebook编程环境的操作 了解详情 最佳实践 最佳实践 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。
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