深度学习图像分类算法 内容精选 换一换
  • 基于深度学习算法的语音识别

    华为云计算 云知识 基于深度学习算法 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

    查看更多 →

  • 深度学习

    华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间:2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种,机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特

    来自:百科

    查看更多 →

  • 深度学习图像分类算法 相关内容
  • 深度学习概览

    华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识,其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——双向深度学习

    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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 深度学习图像分类算法 更多内容
  • 从MindSpore手写数字识别学习深度学习

    从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间:2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛。语音识别、自动 机器翻译 、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个

    来自:百科

    查看更多 →

  • AI技术领域课程--深度学习

    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

    查看更多 →

  • 自动学习之图像分类

    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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    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。 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。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发

    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

    查看更多 →

  • 华为云ModelArts自动学习之图像分类

    华为云ModelArts自动学习图像分类 华为云ModelArts自动学习图像分类 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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 人工智能学习入门

    AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络 AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络

    来自:专题

    查看更多 →

  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    、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

    查看更多 →

  • 人工智能学习入门

    AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络 AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络

    来自:专题

    查看更多 →

  • 2020年华为云AI实战营

    1、熟练使用华为云ModelArts一站式 AI开发平台 ; 2、系统、完整地了解多项AI领域的基础知识; 3、学习多项AI领域的经典算法; 4、掌握一定的模型调优能力,能自己动手优化模型; 课程大纲 第1章 图像分类 第2章 物体检测 第3章 图像分割 第4章 人脸识别 第5章 OCR 第6章 视频分析

    来自:百科

    查看更多 →

  • ModelArts是什么_AI开发平台_ModelArts功能

    AI 平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理

    来自:专题

    查看更多 →

  • 华为云ModelArts_ModelArts开发_AI全流程开发

    免费体验 :一键完成商超商品识别模型部署 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) AI初学者:使用订阅算法构建模型实现花卉识别 ModelArts最佳时实践案例 个人用户快速配置ModelArts访问权限 模型训练最佳实践 使用自定义算法构建模型(手写数字识别) 示例:从 0 到 1 制作

    来自:专题

    查看更多 →

  • 实战篇:不用写代码也可以自建AI模型

    AI开发痛点分析 第3节 ModelArts介绍 第4节 图像分类Demo演示 第5节 自动学习Demo演示 第6节 课程总结 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Trai

    来自:百科

    查看更多 →

  • 什么是ModelArts

    。 ModelArts支持应用到图像分类、物体检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。 图1 ModelArts架构 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、

    来自:百科

    查看更多 →

  • ModelArts自动学习是什么_自动学习简介_零代码完成AI开发

    、不需要编写任何代码,使用自动学习简单操作即可训练出属于自己的定制化模型。 立即使用 自动学习的优势 ModelArts通过自动学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模

    来自:专题

    查看更多 →

  • 常见的缓存淘汰算法

    。 2Q与LRU-2类似,不同点在于将LRU-2算法中的访问历史队列改成了一个FIFO队列,这里不再赘述。上面介绍了4个常用的缓存淘汰算法,实现起来也不是很复杂。当然还有一些其他的算法,这里就不再介绍了,感兴趣的朋友可以查找资料学习一下。 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业

    来自:百科

    查看更多 →

  • BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升

    包括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益:

    来自:百科

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了