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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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 面向未来的智能世界，数字化

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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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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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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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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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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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使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 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T

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使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 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T

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以流程为驱动的组织协作：运用灵活的柔性工作流技术，解决企业在运行秩序、流程、协作上的管理需求，让制度显性化、流程可视化，实现对管理制度的有效执行。知识共享与文化传播平台：汇聚和沉淀企业的信息、文档和知识，成为组织的知识资源共享中心，并以此建立企业的文化传播窗口，让企业的文化得到塑造。

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、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 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

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进

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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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觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式；评价GAN生成样本质量的评价标准，包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。

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华为云Stack 是部署在政企客户本地数据中心的云基础设施，通过持续创新，打造安全、可靠、高效的混合云，以用户视角一朵云的能力，助力客户从业务上云迈向深度用云，释放数字生产力。 了解更多 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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器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小选择CPU、GPU或者Ascend资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目

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针对直播间观众提出的相关问题做了深度解答，让我们一起来复习一下要点吧！ 着眼AI未来，践行产教融合 2017年以来，国家颁布了一系列政策来推进人工智能专业人才的培养与发展。大数据、云计算、人工智能相关专业的建设及应用发展更是被提升到国家战略的高度。随着智能社会的到来，人工智能核心

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师可以验证自己的猜想，创建案例，平台还可以实现与老师教材共建。 7、Q：目前人工智能技术发展迅速，但是部分人工智能技术面临侵犯用户隐私安全的问题：如 人脸识别 技术、语音技术等，知途教育在训练数据的收集、存储，人脸识别等技术的运用方面有采取哪些措施来保护用户隐私安全的呢？ A：防止数

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，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便

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15:46:18 繁多的AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师的诸多难题。为解决这个难题，将一站式的 AI开发平台 （ModelArts）提供给开发者，从数据准备到算法开发、模型训练，最后把模型部署起来，集成到生产环境。一站式完成所有任务。ModelArts的功能总览如下图所示。

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