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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”；熟悉神经网络的训练与优化；描述深度学习中常见的问题。 课程大纲 1. 深度学习简介 2. 训练法则

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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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华为云计算 云知识 计算机视觉基础：深度学习和神经网络 计算机视觉基础：深度学习和神经网络 时间：2020-12-17 09:56:23 通过学习，您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点，并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识，初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。

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工智能的相关内容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的 语音识别 神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号 1. OBS 准备 2.ModelArts应用

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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：

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华为云平台搭建 第4章 AI智能销量预测 第5章 AI智慧选址 物联网IoT 华为云IoT，致力于提供极简接入、智能化、安全可信等全栈全场景服务和开发、集成、托管、运营等一站式工具服务，助力合作伙伴/客户轻松、快速地构建5G、AI万物互联的场景化物联网解决方案 设备接入 IoTDA设备发放

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企业才能实现数字化高质量发展赋能提速。在首届华为云828 B2B企业节，华为云累计提供超亿元的优惠补贴和专项扶持资金，让近十万家企业感受到数字技术红利。今年第二届828 B2B企业节，华为云带来了更多元、更直接福利优惠活动，如针对新注册用户，免费赠送开屏礼包，新企业用户还能享受专

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华为云计算 云知识 学习Python编程需要什么基础：If语句和For语句 学习Python编程需要什么基础：If语句和For语句 时间：2021-04-07 09:22:03 If语句用来做条件判断，基本原理及形式如下： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院

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整数类型 2.浮点类型 float：单精度浮点数，8位精度，占用4字节 double：双精度浮点数，16位精度，占用8字节 3.定点类型 decimal/numeric：语法格式包括numeric/decimal，numeric/decimal(p)和numeric/decimal(p，s)

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导读&往期内容回顾 第2节 深度学习平台介绍 第3节 深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 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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手把手教你玩转 人脸识别 ，初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括：人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习，了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类 第3节 图像的特征提取 第4节 初探深度学习 第5节

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合案例和实操演练，带你体验 自然语言处理 技术和构建垂直领域智能 对话机器人 。 课程简介 本课程主要内容包括：自然语言处理技术原理、实战：构建专属 智能问答机器人 。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 自然语言处理概述

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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：掌握学习算法定义与机器学习的流程；了解常用机器学习算法；了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析和声音分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。

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人工智能发展及应用 第2节 人工智能与机器学习 第3节 监督学习与非监督学习实例讲解 第4节 如何快速掌握AI应用的能力 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training

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