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机器学习概览
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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自动学习
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。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。
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智能知识中心-企业知乎
,也可以在首页的我的问题中查看。根据其他用户对该问题的回答,评论得出热度值,热度值高的问题会在推荐中展示。发布问题中选择话题如图3-5-5所示,展现所有的话题,用户也可以搜索和直接新建话题。发布问题中邀请回答如图3-5-6所示,可以邀请普通用户或者知乎专家来回答问题。 问题详情
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计算机视觉基础:对抗生成网络
、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。 2、了解评价GAN生成样本质量的评价标准。
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人工智能学习入门
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