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计算机视觉基础:深度学习和神经网络
谢老师,华为云EI技术专家,10年人工智能/计算机视觉研究经验,在国际顶级会议和期刊上发表超过50篇论文,谷歌引用数1700,擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战;深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标
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AI技术领域课程--深度学习
甚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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计算机视觉基础:背景知识
课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解计算机视觉的发展历程和三大设计原则。 2、理解人类与计算机理解图像的方式和本质困难。 课程大纲 第1章 计算机视觉基础知识 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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计算机视觉基础:语义理解
SSD;成功的检测子包含的几个模块;图像分割典型算法和图像分割关键算法。 课程目标 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,
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计算机视觉基础:对抗生成网络
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计算机视觉基础:传统方法和数据结构
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深度学习:IoT场景下的AI应用与开发
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人工智能学习入门
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人工智能学习入门
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大V讲堂——神经网络结构搜索
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深度学习
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软件定义摄像机在交通领域功能要求标准发布
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Linux在企业中的应用介绍
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工业视觉的优势
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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AI技术应用场景--视觉处理与识别
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昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍
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ROMA Connect在集团应用与数据集成上的应用
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GaussDB(DWS)可以应用在哪些领域
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网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品
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图像处理理论、应用与实验