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PAC大讲堂之AI+X系列课程:第一章概念:1.1.1. 人工智能的早期幻想
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第一章概念:1.1.2. 达特茅斯会议及人工智能的起源
高性能计算前沿技术培训之PAC大讲堂5:6
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PAC大讲堂之AI+X系列课程:第一章概念:1.1.3. 人工智能的第一次低谷
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PAC大讲堂之AI+X系列课程:第一章概念:1.1.5. 人工智能的突破与第二次繁荣
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第四章:常见模型介绍:4.1 视觉类任务(图像分类,目标检测,医疗影像)
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PAC大讲堂之AI+X系列课程:第二章:人工智能项目周期:2.2. 取得数据和数据探索,建模,验证与评估
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PAC大讲堂之AI+X系列课程:第十章:前沿介绍及未来的展望:10.1 道德选择
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PAC大讲堂之AI+X系列课程:第一章概念:1.2.2.对未来就业的影响
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第十章:前沿介绍及未来的展望:10.2 前沿成果
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第二章:人工智能项目周期:2.1. 问题定义
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第十章:前沿介绍及未来的展望:10.3未来展望
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第四章:常见模型介绍:4.3 推荐系统
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第一章概念:1.1.4. 人工智能的繁荣和第二次低谷
PAC大讲堂 并行计算进阶课程 3/7访存优化
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第九章:边缘计算及其应用:9.4.OpenVINO推理模型介绍
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第三章:基本算子:3.1简介
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第三章:基本算子:3.7.多层感知机和卷积神经网络
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第五章:实践课 - codeless:5.2 预测性维护
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第三章:基本算子:3.4聚类模型
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第六章:实践课 - coding:6.1.人工智能编程环境
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PAC大讲堂之AI+X系列课程:第三章:基本算子:3.2线性模型
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第九章:边缘计算及其应用:9边缘计算及其应用
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第八章:Intel oneAPI介绍:8.1简介
PAC大讲堂之AI+X系列课程:第一章概念:1.2.应用场景.mp4
PAC大讲堂专家培训课2/3 :使用SYCLomatic 与DPCT进行SYCL代码迁移