-
机器学习概览
需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
来自:百科 -
AI技术领域课程--机器学习
第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章
来自:百科 -
实战篇:让机器理解人类语言和语音
-
实战篇:神经网络赋予机器识图的能力
手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 深度学习平台介绍 第3节 深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 华为云 面向未来的智能世界,
来自:百科 -
实战篇:给机器一双“慧眼”,看懂文字、图像和视频
-
基于深度学习算法的语音识别
-
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
-
AI基础课程--常用框架工具
-
什么是AI开发
-
物联网应用开发实战
-
ModelArts有什么优势
-
实战篇:刷脸时代已经到来,你准备好了吗?
-
21天转型容器实战营
-
Huawei LiteOS设备开发实战
-
软件迁移实战案例分享
-
业界主流AI开发框架
-
ModelArts
-
网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品
-
7天转型运维实战营
-
21天转型AI实战营
-
入门篇:人工智能开启新纪元