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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
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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
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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,
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计算机视觉基础:深度学习和神经网络
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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逻辑设计和逻辑模型
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取回归档对象RestoreObject
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工业智能体应用场景
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逻辑备份
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神经网络基础
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人工智能学习入门
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华为云盘古大模型_华为云AI大模型_盘古人工智能
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GaussDB(DWS)的逻辑架构
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逻辑模型建设的方法
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大V讲堂——神经网络结构搜索
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逻辑模型中的实体
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昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍
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逻辑设计的常用方法
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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AI开发的基本概念
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深度学习
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分布式数据库中间件创建逻辑库和逻辑表