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  • AI技术领域课程--深度学习

    深度学习是一种以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法。目前,在图像、 语音识别 自然语言处理 、强化学习等许多技术领域中,深度学习获得了广泛的应用,并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。

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  • AI技术领域课程--图网络

    图网络是表征学习中兴起的一个新方向,为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍

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  • 域名空间 相关内容
  • AI如何实现实景视频导航

    浙江大学教授分享基于昇腾如何实现在视频中去除杂物和路人,形成高清实景的视频导航。

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  • AI技术领域课程--机器学习

    机器学习是人工智能领域的基础研究方向之一,包括很多大家耳熟能详的算法。人工智能技术可谓构建在算法之上,我们需要运用算法去实现我们的想法,因此,想要了解人工智能技术,也需要学习常用的机器学习相关算法。

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  • AI基础课程--Python编程知识

    Python是近几年最为流行的编程语言之一,它有着优雅的语法和丰富的工具库。相比于java和C语言而言,Python的门槛更低、更加灵活易于被人读懂。

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  • AI智能语音识别计算器

    结合语音识别和 语音合成 的原理,通过华为云SIS服务实现自己的 语音交互 小程序 提升Python程序设计能力,语音处理基础能力 使用语音交互服务实现AI小程序,提升自身编码能力和增加对语音识别及语音合成的理解 智能语音计算实践 语音处理技术概述 语音识别和语音合成 掌握华为云语音交互服务的使用 认识语音交互任务的流程

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  • 智能小鸿AI作诗之藏头诗开发

    本课程主要介绍智能小鸿AI作诗之藏头诗开发实现的理论与实践学习;具体内容包括整体效果说明展示,UX设计与组件功能实现,布局构建,UI构建,功能实现及学习实践效果验证。

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  • 基于MDC的AI和算子开发

    本课程主要介绍MDC AI应用和业务开发的整体框架。MDC上昇腾芯片的基本功能、算子在功能软件中的位置和作用,基于模型转换进行AI推理、性能调优的流程等基础知识;掌握如何在MDC上使用TBE(Tensor Boost Engine)进行算子开发。

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  • AI基础课程--数学基础知识

    数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想和方法,是理解复杂算法的必要要素。人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上,想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学基础知识。

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  • 存储云服务

    、云盘等,我们把这些设备统称为存储设备。在企业中,有哪些存储数据的设备?随着云时代的到来,又有哪些比较常见的云存储服务呢?本课程将带领大家了解华为云中常见的存储服务

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  • CloudTable服务介绍

    本课程主要介绍什么是CloudTable、CloudTable的优势及使用案例及典型应用场景。

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  • 网络云服务

    必不可少的存在。有了网络资源,设备与设备间,系统与系统间才有了交流,才能更好地去支撑企业业务的快速发展。本课程将带领大家了解华为云上的网络服务

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  • 计算云服务

    一直以来,计算资源都是整个企业业务系统发展所需的大动脉,没有计算资源,企业业务就无法正常运行。在云计算的时代里,计算服务也是云服务中的第一大类服务,计算资源的重要性由此可见。本课程将带领大家了解华为云上的计算服务

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  • 初识服务意识

    服务理念深入人心的今天,做好客户服务能有效增加用户对企业的信心和忠诚度。本课程将从一则生活故事出发,由浅入深的为大家介绍服务的概念和服务意识重要性,从而提升全员的服务意识。

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  • 人工智能入门级开发者认证

    面向AI初学者,培训与认证AI基础理论及基于华为云EI服务AI应用开发能力。

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  • 基于昇腾AI处理器的算子开发

    通过Mind Studio图形化界面,体验端到端的算子开发流程,包括算子工程创建,算子代码实现、测试代码实现以及测试。

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  • 基于昇腾AI处理器的算子开发

    面向对昇腾AI处理器感兴趣的人员,社会大众和高校师生 TBE基础知识结合DSL方式进行算子开发实战 了解什么是TBE算子,掌握TBE算子开发基本操作 了解TBE相关知识,体验基于昇腾AI处理器的算子开发乐趣 为什么要编写TBE算子 测试验证 TBE基础知识 TBE算子开发流程 了解自定义算子开发的原因和意义

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  • AI技术领域课程--生成对抗网络

    生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习,迅速成为了最具前景的深度学习模型。

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  • AI技术领域课程--强化学习

    强化学习是机器学习中与监督学习、无监督学习、半监督学习并驾齐驱的四大算法思想之一,强化学习思想接近人类的学习过程,且在游戏、自动驾驶、电商等领域获得了极大的成功。本课程将从强化学习的基础开始,一步一步揭开强化学习的神秘面纱,帮助大家使用强化学习思想解决实际应用问题。

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  • 玩转PB级数仓磁盘空间使用

    本课程通过实操演示,介绍磁盘空间分布常见问题及解决方法。。帮助您更好地了解和使用云数仓。

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  • AI技术应用场景--推荐系统

    随着信息技术和互联网行业的发展,信息过载成了人们处理信息的挑战。为了解决这一问题,推荐系统诞生了并且应用广泛。推荐系统的任务就是联系用户和信息,了解推荐算法的原理,搭建有效的推荐系统意义深远。

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