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AI一站式学习平台 ,涵盖AI理论基础、编程技术、案例实践从0开始,快速提升开发技能!
本课程介绍了华为云EI的产品能力和解决方案及EI的实际应用。
【课程大纲】
第1章 人工智能行业趋势
第2章 华为云EI服务介绍
第3章 华为云EI行业实践
第4章 华为云EI服务实战演示
【课程时长】2小时
【报名人数】3044人
Python语言基础课程,主要包括Python数据类型、字符串、元组、集合、变量和基本语句等内容,针对不懂Python的入门级培训讲解课程。
第1章 初探Python
第2章 数据类型
第3章 基本语句
第4章 参考材料
【课程时长】 2小时
【报名人数】3800人
本课程主要内容包括:人工智能发展历程及行业应用介绍,机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。
第1章 人工智能发展及应用
第2章 人工智能与机器学习
第3章 监督学习与非监督学习实例讲解
第4章 如何快速掌握AI应用的能力
【报名人数】2029人
本实验指导用户基于Notebook对Python编程语言有一个基础的认知,掌握Python的基础语法。
实验目标与基本要求
通过本实验,您将能够:
① 使用ModelArts Notebook编写Python代码
② 熟悉Python基础
本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。
① 使用ModelArts Notebook编写Python代码;
② 熟悉Python的高级用法。
Modelarts 数据准备,如何创建训练作业,如何创建分布式作业,性能提升指引,专属资源池使用
从软件开发到 AI 领域工程师:模型训练篇
从动手训练模型,上云准备,迁移公有云三大方面,进行训练详细拆解以及指导文章
通过本课程的学习,使学员端到端编写代码训练自己的垃圾分类模型,成为专业的AI开发者。
第1章 人工智能的发展史
第2章 人工智能的应用发展
第3章 人工智能的未来
第4章 ModelArts课程
第5章 实验环境准备
第6章 垃圾分类自动学习实验
第7章 垃圾分类训练作业实验
【课程时长】 5小时
【报名人数】941人
本课程主要内容包括华为云慧眼HiLens服务介绍和基本使用操作。
第1章 行业发展概述
第2章 HiLens服务介绍
第3章 HiLens实践通用操作
第4章 开发者实践操作
第5章 FAQ&随堂测试
第6章 参考材料
【课程时长】 1小时
【报名人数】641人
该实验旨在指导用户短时间内熟悉并掌握故障识别与根因定位服务使用方式
熟悉华为云NAIE服务基本操作,
掌握故障识别与根因定位服务基本操作
本实验指导用户在华为云ModelArts平台使用flowers数据集对预置的模型进行重训练,快速构建花卉图像分类应用。
使用户掌握如何使用ModelArts服务进行数据集创建,预置模型选择,模型训练、部署并最终建立在线预测作业。
医学与科学技术的结合是较为敏感的。人工智能的兴起,让我们有机会看到一些人工智能与医学结合的方案。本文通过现有的数据构建一个模型,使用机器学习技术训练模型,然后利用这个模型预测病人将来患有冠心病的几率。
对话系统在最近几年发展非常迅速,特别在NLP顶会上的论文数量在逐步增多。通常,对话系统包含语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、语言生成等四个模块。之前很多的文章在对话系统中的语言理解和生成的工作有较多的分享,本文主要关注点在对话策略学习,因而梳理了2019年对话策略学习在NLP顶会上的工作。
本课程主要内容包括图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别、OCR、视频分析、自然语言处理和语音识别这八大热门AI领域的基础知识、经典数据集和经典算法的介绍。
第1章 图像分类
第2章 物体检测
第3章 图像分割
第4章 人脸识别介绍
第5章 OCR介绍
第6章 视频分析简介
第7章 自然语言处理
第8章 语音识别
【课程时长】10小时
【报名人数】2066人
本课程将详细介绍华为HiLens平台,整体架构,关键能力,端侧设备形态以及应用场景,快速了解AI开发应用平台的整体流程。
第1章 华为HiLens平台和应用场景
【课程时长】1小时
【报名人数】158人
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。
实验摘要
实验准备:登录华为云账号
1.OBS准备
2.ModelArts应用
3.开始语音识别操作
4.开始语言模型操作
本文从简单介绍了Sqoop作业执行时相关的类及方法。并将该过程与MapReduce的执行结合,分析数据如何从源端迁移到目的端。Sqoop作业执行过程抛开MR的执行过程,Sqoop执行时用到的关键类总共有5个,Initializer、Partitioner、Extractor、Loader、Destroyer。执行流程如下图所示Initializer:初始化阶段,源数据校验,参数初始化等工作
文本检测算法的一个核心问题就是文本行的形状表征形式,很多文字检测算法都是通过提出新的文本框、行的形状表征方法来优化文本检测精度,包括最早由回归水平框到倾斜矩形框的textboxes系列、将文本行看做部分组件组成的seglink、textsnakes、以及最近一系列基于分割的方法cornertext、PSENet等。
学习路线为开发者提供高品质课程资源
对于您反馈的课程建议我们会及时评估并向您反馈评估结果与实施计划