华为云11.11 AI&大数据分会场

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习的图像分割 内容精选 换一换
  • 深度学习

    征形成更抽象高层代表属性类别或特征,发现数据分布式特征表示。研究深入学习动机是建立模拟大脑分析学习神经网络,它模拟大脑机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据。 深度学习典型模型:卷积神经网络模型、深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型。 深度学习应用:计算机视觉、 语音识别 自然语言处理 等其他领域。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 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基本知识,其中包括深度学习发展历程、深度学习神经 网络部件、深度学习神经网络不同类型以及深度学习工程中常见问题。 目标学员

    来自:百科

    查看更多 →

  • 深度学习的图像分割 相关内容
  • 大V讲堂——双向深度学习

    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认知。 课程目标 通过本课程学习,使学员: 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能理论、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 面向未来智能世界,数字化

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    深度学习。 课程目标 通过本课程学习,使学员了解如下知识: 1、高效结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效深度学习背景 第2章 高效神经元和结构设计 第3章 基于NAS轻量级神经网络 第4章

    来自:百科

    查看更多 →

  • 深度学习的图像分割 更多内容
  • 基于深度学习算法的语音识别

    云知识 基于深度学习算法语音识别 基于深度学习算法语音识别 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原理与实战同时,更好了解人工智能相关内容与应用。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 从MindSpore手写数字识别学习深度学习

    更好训练效果。 本次训练所使用经过数据增强图片 基于深度学习识别方法 与传统机器学习使用简单模型执行分类等任务不同,此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型,即深度学习深度学习通过人工神经网络来提取特征,不同层输出常被视为神经网络提取出不同尺度特征,上一层输出

    来自:百科

    查看更多 →

  • AI技术领域课程--深度学习

    至超越了人类水平。本课程将介绍深度学习算法知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习基础理论、算法、使用方法、技巧与不同深度学习模型。 课程目标 通过本课程学习,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 →

  • 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AI应用与开发 深度学习:IoT场景下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 →

  • 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解决方案深度学习发展前景及其面临巨大挑战;深度神经网络基本单元组成和产生表达能力方式及复杂训练过程。 课程目标 通过本课程学习,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 →

  • AI技术应用场景--视觉处理与识别

    1、掌握数字图像基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术原理和应用场景。 5、掌握视频处理技术原理和应用场景。 课程大纲 第1章 数字图像基础 第2章 图像分类 第3章 目标检测 第4章 图像分割 第5章

    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 →

  • 2020年华为云AI实战营

    典数据集和经典算法介绍,每章课程都是实战案例,配合代码讲解和精心设计课后作业,基于华为云一站式 AI开发平台 ModelArts进行动手实践,充足算力供您使用,帮助您真正掌握八大热门AI领域模型开发能力。 课程目标 通过本课程学习,使学员: 1、熟练使用华为云ModelArts一站式AI开发平台;

    来自:百科

    查看更多 →

  • ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型

    py”结尾文件。 文件数(含文件、文件夹数量)不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 ModelArts训练好后模型如何获取? 使用自动学习产生模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成模型,会存储至用户指定 OBS 路径中,供用户下载。

    来自:专题

    查看更多 →

  • 华为云视频编辑 VCP是什么

    Processing)服务,基于对视频整体分析,提供封面、拆条、摘要等能力 功能描述 视频拆条:基于深度学习多模态信息分析技术,快速准确地把长视频分割成不同主题片段,提高视频识别、剪辑、检索等处理效率 视频封面:基于互联网在线视频内容理解,快速输出具有代表性和吸引力精彩封面 视频摘要:基于视频内容相

    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 →

  • 计算机视觉基础:语义理解

    通过本课程的学习,使学员: 1、了解典型现代物体检测子包含两阶段检测子。 2、了解图像分割典型算法和图像分割关键算法。 课程大纲 第1章 语义理解:分类,检测以及分割 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 华为云盘古大模型_华为云AI大模型_盘古人工智能

    行业重塑 深厚行业积累,分层解耦架构,多样化部署模式 深厚行业积累,分层解耦架构,多样化部署模式 技术扎根 全栈技术创新,极致算力加速大模型开发,打造世界AI另一极 全栈技术创新,极致算力加速大模型开发,打造世界AI另一极 开放同飞 打造云原生应用平台AppArts,成立大模型高质量数据联盟

    来自:专题

    查看更多 →

  • 华为云云上先锋AI挑战赛

    15:19:36 华为云“云上先锋”· AI挑战赛围绕生活中街景图像展开,选手可以通过深度学习算法进行图像语义分割,对图像进行像素级别的分类。 【赛事背景】 近年来,以AI技术为核心各项应用经过多年快速发展,人工智能已经融入到人们生活当中。随着产业需求和政策导向需要,各公司在AI技

    来自:百科

    查看更多 →

  • 什么是数据集

    一种由数据所组成集合。数据反映了真实世界状况。数据集作为深度学习和机器学习输入,对AI开发有至关重要意义。 ModelArts 数据管理 提供了一套高效便捷管理和标注数据集框架。不仅支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标

    来自:百科

    查看更多 →

  • 【图像分割】走进基于深度学习的图像分割

    本文介绍了【【图像分割】走进基于深度学习的图像分割】相关内容,与您搜索的深度学习的图像分割相关,助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。

    来自:其他

    查看更多 →

  • 第四届鲲鹏杯山东新动能软件创新创业大赛分赛鲲鹏训练营开发者大赛

    联系电话:15253155260(同微信) 电子邮箱:584078368@qq.com QQ群号码:761047342 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致

    来自:百科

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了