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。 华为云 面向未来的智能世界

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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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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。

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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Trai

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智能标注。 下图为“图像分类”类型的智能标注： 下图为“物体检测”类型的智能标注： 单击“提交”后，启动智能标注。 智能标注有哪些限制 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 启动智能标注时，需数据集存在至少2种标签，且每种标签已标注的图片不少于5张。 启动智能标注时，必须存在未标注图片。

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华为云计算 云知识 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--深度学习 时间：2020-12-15 15:23:12 深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些

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第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章

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手机行为，加强安全管控。 打手机智能检测算法是基于人工智能技术领域中的深度学习技术，结合大数据，使用大量的人员打手机图片数据采用监督学习的方式进行智能检测训练。算法采用深度卷积神经网络提取数据中关键特征，忽略图片数据中的不相关信息，并结合业务逻辑进行推理判断。 将训练完成后的算法

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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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课程目标 掌握图像处理理论和应用，具有图像处理的相关编程和云上应用能力。 课程大纲 第1章 计算机视觉概览 第2章 数字图像处理基础 第3章 图像预处理技术 第4章 图像处理基本任务 第5章 特征提取与传统图像处理算法 第6章 深度学习与卷积神经网络 第7章 图像处理实验 华为云开发者学堂

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华为云计算 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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华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要

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同形态的手写数字图片训练集，分为训练集和测试集。训练集涵盖6万张手写数字图片，测试级涵盖1万张手写数字图片。每一张图片皆为经过尺寸标准化的黑白图像，是28*28像素，像素值为0或者1的二值化图像。MNIST数据集的原始图像是黑白的，但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。

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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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基于智能摄像机的前端AI技术对现场的视频进行实时分析，基于大规模工程机械车辆图片数据检测训练，将算法加载到摄像机内部。 利用深度学习能力进行模型训练，实现了对工程机械车辆的检测，从视频目标分割和特征提取两个方面进行算法优化，提高运算效率，增强适用性，完成对工程车辆类型的检测，工程

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个性定制 可根据用户的特定场景，进行图像搜索定制化服务。 图像搜索 ImageSearch 图像搜索（ Image Search ），即以图搜图，华为云图像搜索基于深度学习与图像识别技术，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同及相似的图片。 产品详情立即注册一元 域名 华为 云桌面

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时间：2020-09-09 15:54:18 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行

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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 华为云 面向未来的智

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知识图谱，指使用半自动和自动化的方法从多种渠道的数据源对数据进行搜集，处理，加工形成的众多实体与关系的图谱。 查看知识图谱直播回放 通用型知识图谱 通用型知识图谱可以帮助知识的梳理，关联，展示。以结构化/半结构化数据为主，知识图谱搭建自动化程度高。目前被维基百科，百度百科等知识库 广泛运用，面向普通用户

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3. 源码特征提取优点： 正好可以解决从二进制文件中生成特征的短板问题，不需要编译可以大大提升自动化出来水平和提取效率，提取到的特征只限于源代码中的特征和其他无关，提取到的特征纯度很高。 4. 源码特征提取缺点： 针对不同语言类型需要额外开发相应的特征提取工具来实现特征提取，开发工

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量结构化数据、半结构化数据以及时序数据的存储和查询应用。 产品优势 HBase原生接口：兼容原生HBase接口，架构高可用，存储和计算分离保证高可靠，内核深度优化。 集成OpenTSDB：集成OpenTSDB来支持时序数据的高效存储与查询。对OpenTSDB源码深度优化，性能较之社区OpenTSDB版本提升30%+。

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