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

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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

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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

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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，

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别、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

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通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章

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华为云计算 云知识 神经网络基础 神经网络基础 时间：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。神经网络是深度学习的重要基础，理解神经网络的基本原理、优化目标与实现方法是学习后面内容的关键，这也是本课程的重点所在。 目标学员

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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

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是一种自动设计人工神经网络的技术，是机器学习领域中广泛应用的模型。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础。 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

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ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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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。

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要大量的实时计算能力，普通的云服务器难以满足性能需求，FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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时间：2021-01-06 10:15:15 视频监控 视频检测 人工智能 机器视觉 商品介绍 电瓶车起火事件时有发生，为保证楼宇公共安全，禁止电瓶车进入，该产品采用AI智能算法，利用卷积神经网络技术，通过深度学习实现电瓶车检测功能。 电梯内电瓶车检测商品介绍： 应用场景： 随着电瓶车

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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

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，普通的云服务器难以满足性能需求，FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择 优势 高性能 高并行计算与片内 RAM 资源灵活匹配，适用于高性能视频图像处理场景 低时延 快速的外存访问技术，适用于超高清和 视频直播 等低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网

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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征

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权完成操作。 创建训练作业 1、登录ModelArts管理控制台。 2、在左侧导航栏中，选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 3、单击“创建训练作业”，进入“创建训练作业”页面，在该页面填写训练作业相关参数信息。 4、选择训练资源的规格。训练参数的可选范围与已有算法的使用约束保持一致。

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了TBE算子的融合能力，为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎TBE的三种应用场景 1、一般情况下，通过深度学习框架中的标准算子实现的神经网络模型已经通过GPU或者其它类型神经网络芯片做过训练。如果将这个神经网络模型继续运行在昇腾AI处理器上时，希望尽量在不改变原始代

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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样的： “人工智能加速器（AI accelerator）是一类专用于人工智能（特别是人工神经网络、机器视觉、机器学习等）硬件加速的微处理器或计算系统。典型的应用包括机器人学、物联网等数据密集型应用或传感器驱动的任务。” 本系列课程中，NPU可以特指为昇腾AI处理器。 文中课程 更

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