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AI技术领域课程--深度学习
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
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数据,同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力,在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识:
来自:百科 -
基于深度学习算法的语音识别
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
的数据进行推理和预测,因此数据是机器学习中的关键要素之一。 MNIST数据集是目前手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集,大部分识别算法都会基于它进行训练和验证。MNIST数据集包含0~9这10种数字,每一种数字都包含大量不同形态的手写数字图片训练集,分为训练集和测试集。训练集
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前信数智工厂使用指导-APS 排程
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深度学习:IoT场景下的AI应用与开发
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一文了解,如何构建汽车试制业务的数字空间?
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