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展開簡介
收益目標:暫無
適應人群:暫無
關鍵詞:其他,人工智能
收益目標:1.掌握如何使用NVIDIA Transfer Learning Toolkit簡化深度學習開發(fā)流程 2.利用NVIDIA Transfer Learning Toolkit 快速優(yōu)化訓練的模型 3.利用NVIDIA Deepstream 快速搭建視頻應用系統(tǒng)
關鍵詞:
關鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),人工智能,Python
關鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)
收益目標:本工作坊將以理論和Keras實戰(zhàn)相結(jié)合的形式進行講解。學員不僅可以學習到深度學習的基礎知識,也能動手構建常用深度學習模型。本工作坊旨在讓學員舉一反三,增強對數(shù)據(jù)的理解能力、方法背后的原理和對問題的分析能力,從而選用適合的工具從數(shù)據(jù)中提取價值。
收益目標:1、 人工智能基礎、技術及其體系; 2、 人工智能的問題求解及技術實現(xiàn); 3、 人工智能的學習方式; 4、 人工智能行業(yè)應用與發(fā)展; 5、 主流人工智能實驗平臺部署; 6、 人工智能機器學習的算法模型的應用實踐
適應人群:1、 即將投身于人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘領域的企業(yè)或者個人; 2、 系統(tǒng)架構師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員; 3、 政府機關,金融保險、移動互聯(lián)網(wǎng)、能源行業(yè)等人工智能相關人員; 4、 高校、科研院所統(tǒng)計分析研究員,涉及到人工智能的人員;
關鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),人工智能,大數(shù)據(jù),機器學習,數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)分析
收益目標:深度復盤-全方位洞察ChatGPT 市場洞察-了解AIGC行業(yè)規(guī)模及國內(nèi)外競品布局方向 行業(yè)展望-學習AIGC時代下的多場景商用基礎 商業(yè)方向-探索地產(chǎn)行業(yè)落地的商用前景及實施路徑
關鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),人工智能,機器學習,轉(zhuǎn)型,NLP,強化學習,數(shù)字化轉(zhuǎn)型,AIGC
關鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),人工智能
關鍵詞:其他,人工智能,大數(shù)據(jù)
活動詳情
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