云知识 基于深度学习算法的 语音识别 基于深度学习算法的语音识别 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的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。

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至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、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。

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征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。 深度学习的典型模型：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。 深度学习的应用：计算机视觉、语音识别、 自然语言处理 等其他领域。

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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的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 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

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算法和应用示例。 课程简介 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的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、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

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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： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章

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更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的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，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出

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华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的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融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台

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领域的模型开发能力。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、熟练使用华为云ModelArts一站式 AI开发平台 ； 2、系统、完整地了解多项AI领域的基础知识； 3、学习多项AI领域的经典算法； 4、掌握一定的模型调优能力，能自己动手优化模型； 课程大纲 第1章 图像分类 第2章

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机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快速了解如何在ModelArts上选择合适的训练方案并进行模型训练。 模型训练常见问题 本地导入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持导入本地开发的算法，格式要求如下：

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通过本课程的学习，使学员： 1、了解典型的现代物体检测子包含的两阶段检测子。 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 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。

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分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。 2.最少连接 权重：支持 算法策略：最少连接是通过当前活跃的连接数来估计服务器负载情况的一种动态调

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Computing）技术的发展已经成为当今科技领域的热点之一。AIGC技术的发展可以追溯到人工智能和图形计算两个领域的发展历程。人工智能技术的兴起，使得计算机能够模拟人类的智能行为，而图形计算技术的进步，则赋予了计算机处理视觉信息的能力。这两者的结合，为AIGC技术的诞生提供了坚实的基础。

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验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：响应速度小于0.1秒。 注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核，过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：响应速度小于0

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本课程包含了数字图像基本原理，以及使用传统方法和深度学习方法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。

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注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核，过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：响应速度小于0.1秒。 媒资 内容审核 自动识别媒资中可能存在的涉政、违禁品等信息，避免已发布的文章存在违规风险。

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行业重塑 深厚的行业积累，分层解耦的架构，多样化的部署模式 深厚的行业积累，分层解耦的架构，多样化的部署模式 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

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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 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华

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华为云“云上先锋”· AI挑战赛围绕生活中的街景图像展开，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技术为核心的各项应用经过多年的快速发展，人工智能已经融入到人们的生活当中。随着产业需求和政策导向需要，各公司在AI技术方面的投资持续增长，计算

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点来采用针对性的方法来解决，这样可以起到事半功倍的作用。下面针对不同语言分别来说明对应的解决方法： ● C语言：没有类的复杂性，在构建时只要用到的源码文件，该文件中的所有函数信息都会被一起编译进二进制文件中。 ● C++语言：引入了类的复杂性，在构建时只要引用了类的实例，该类信息

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本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的语音识别 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

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