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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
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 通用视觉基元属性感知
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深度学习概览
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 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:描述神经网络的定义与发展;熟悉深度学习神经网络的重要“部件”;熟
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电梯内电瓶车检测
针对高层住宅、商业楼宇,为了禁止电瓶车进入,减小因为电瓶车起火导致的火灾风险,本算法通过实时监测电梯内的摄像头画面,方便楼宇管理人员及时发现电瓶车,提高管理效率。 核心功能: 单点抓拍、摄像头独立抓拍、电瓶车检测、抓拍检测电梯内的电瓶车; 产品特点: 本算法使用了深度神经网络技术,通过使用大量实际场景图片训练得到的模
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。 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
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