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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5、学习岗位课程 学生可以选择平台提供的阶段性的学习课程，按照路径的方式进行专项学习，平台了六大岗位课程的学习。 6、个人中心 学生学习的全部课程在个人中心->我的课程中都可以查看，并且选择删除学习课程。学生在学习课程的过程中记录的全部笔记都可以在个人中心->我的笔记中查看。 云市场商品 智慧教学云平台

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本文介绍中软国际智慧教学云平台学生使用指南之学习直播课。 1、学生报名 学生选择直播页面中的任意一个直播进入，点击报名。 2、直播详细 登录学生账号，从直播列表页或个人中心-我的直播 选择要进入的直播。 3、观看直播 在直播详情页面 点击“进入直播” 进入直播界面。 4、回放观看 点击查看 观看回放。 云市场商品

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如果教师上传的课堂重现的视频，学生在学习过程中也可以播放课堂重现的视频。 6、话题讨论 学生可以参与老师发起的话题讨论。 7、完成作业 学生可以在学习过程中完成老师推送的课堂作业，查看作业的列表。学生做作业的时候按照单题作答的方式做题，系统过定时自动保存学生的答案，学生也可以随时提

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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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和国内最前沿的教育资讯。 育儿指导：汇总幼儿生活轨迹中会遇到的一些常见问题，并根据幼儿生理特点、心理特点，提供最优的解决思路。 专家视角：发布国际和国内幼儿行业的重大新闻、重大科研成果或者科研会议日程。 安全保育：精选一大批专业的教育知识，供家长和幼师参考，为孩子的未来保驾护航。

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完成对申述请求的处理。教师可以修改学生的作业得分，但是不能修改学生的扣分。因此申诉成功后，学生的学习成绩=教师评分-扣分。 6、参加考试 点击【考试】菜单，进入“我的考试”列表，在此页面中可以看到教师安排的所有考试的考试信息、有效时间、答题次数和成绩（见图 2- ）。点击【开始】按钮，即可参加考试。

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l云上与本地结合的开放实验系统 l实训内容与实训环境同步供应 l线上线下结合的服务体系 云市场商品 前往店铺：北京中软国际教育科技股份有限公司 中软国际 - 智慧教学云平台 中软国际智慧教学云，在产学融合的方针指导下，为院校教学提供在线教学和云实训平台，讲师可在平台上实现课程设计、备

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多种编程语言，目前平台大多数的 AI 实验使用的是 Python 语言开发。在使用 Jupyter 的实验中，学生可以点击实验界面上的【运行】 选择执行文档中的某个代码段，查看执行结果。 5、无环境实验 某些实验是不需要由实验虚机的，可能需要学生线下进行实验操作，所以平台展示了当前学生提交的实验报告

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术给教育行业带来的新变化，对于这一新出现的概念，没有既往经验，各家都在摸着石过河。 教育OMO体现出技术与教育充分融合并广泛地应用在教学中，线下的场景加线上的融入，精准记录教学和学习数据，实现数据互通，便于机构和学校更针对性地提升特定环节的服务，技术将帮助教育领域实现两件事：一是

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1 平台登录 在浏览器地址栏，输入为您配置好的平台网址。打开网页后，点击页面顶部“登录” ，如 下图所示： 2 我的实验课 登录成功后，点击网站上方学习中心，看到学习的课程。 3 课程学习 点击课程图片，进入课程学习，可以看到一门课程下的实验任务 4 做实验 实验支持公有云和私有云两种类型实验，

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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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已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。借助教育大数据能够对学习者的所有信息进行系统的整理和分析，例如可以运用大数据设计教育环境，完善教学的场景，配置教育试验场景等，这些都能够充分的调用学生群体在学习领域中的主动性和积极性，对教育领域的发展有不可估量的作用。 教育大数据中心逻辑结构图

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未判阅页面，学生可以查看当前已得到的客观题分数，对于可以重考的考试再次参加重考。 5、继续考试 学生在考试过程中如果遇到意外情况导致学生答案未提交，学生可以在个人中心【在线考试】未交卷页面中查看当前还未提交答案的考试。点击未交卷的考试后【考试】按钮，进入到继续考试引导页面。重新考

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2 记笔记 查看所有课程中记录的笔记： 进入学习中心，点击左侧导航“我的笔记”，可以查看所有课程中记录的笔记。支持对笔记进行修改。 3.3 参与讨论 点击课程左下侧“讨论区”，一门开课下师生发言讨论的集合区域。 3.4 完成测验、作业 进入一门课程，点击课程中左侧导航 测验与作业

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