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AI技术领域课程--深度学习
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。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理
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业界主流AI开发框架
ensorFlow的MNIST手写体数字的实 验,加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。 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:描述深度学习框架是什么;列举主流深度学习
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AI基础课程--数学基础知识
学模型之上,想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学基础知识。 课程简介 人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上,本课程为大家介绍AI中所用到的数学基础知识。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握线性代数的基础知识及应用。 2、掌握概率论与数理统计的基础知识及应用。
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基于ModelArts实现人脸识别
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AI基础课程--常用框架工具
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云享读书会《区块链技术及应用》
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Kafka全景实践课
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智慧园区沃土数字平台ABC应用开发入门
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机器学习概览
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使用ServiceStage搭建Weathermap系统
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云计算学习入门
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Huawei LiteOS设备开发实战
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HCIP-AI EI Developer V2.0
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AI技术领域课程--机器学习
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智能数据湖治理中心(DGC)高级工程师课程