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本课程主要介绍AI辅助软件开发的先进工具和工程实践，涵盖从高价值场景分析、AI工程架构设计、关键技术选型到实际项目进展的全方位知识。学员将通过具体案例学习如何运用AI技术改进软件开发流程，提升开发效率和软件质量，同时了解如何通过工程手段如LLM Prompt、RAG、Fine-tuning等解决实际问题。来自：其他该考试配置证书，考试前请完成实名认证。本次考试人员为参加华为云低代码师资培训的院校教师。请遵守考试秩序，考试之前请务必仔细阅读以下注意事项。来自：其他
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HCIA-AI V3.0系列课程。HUAWEI HiAI是面向智能终端的AI能力开放平台，基于 “芯、端、云”三层开放架构， 即芯片能力开放、应用能力开放、服务能力开放，构筑全面开放的智慧生态，让开发者 能够快速地利用华为强大的AI处理能力，为用户提供更好的智慧应用体验。来自：其他资源专属服务是面向企业、政府、金融等客户，提供专属的计算、存储资源池及配套的云服务解决方案。租户独享专属资源池及配套云服务。专属资源池与公共租户资源物理隔离，满足特定性能、应用及安全合规等要求，为客户提供可靠、便捷的云上“头等舱”。来自：其他
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本课程主要介绍昇腾AI计算解决方案的架构，软件栈能力，和相关案例分享。来自：其他![]()
HCIA- GaussDB 系列课程。华为的GaussDB支持基于C、Java等应用程序的开发。了解它相关的系统结构和相关概念，有助于更好地去开发和使用 GaussDB数据库 。 本课程讲述了GaussDB的所有工具使用，方便用户学习和查看。学习本课程之前，需要了解操作系统知识，C/Java语言，熟悉C/Java的一种IDE与SQL语法。来自：其他![]()
北京老炮儿--华为云ModelArts产品经理旭哥、华为云AI开发者生态经理Richard强与大家在线共话AI，一起探讨企业级AI开发平台的定义和特性，通过详细介绍华为云ModelArts平台的企业级特性及其背后的产品逻辑，将基于ModelArts平台特性为您展示具体的案例实操演示。来自：其他![]()
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本课程主要介绍混合 AI 的未来，介绍如何使用 JavaScript 库访问大模型，搭建本地 RAG 大模型服务，以及如何使用浏览器内置的大模型。课程涵盖 Gemini API、MediaPipe、Ollama、LangChain 等，旨在助力学员掌握混合AI开发技能。来自：其他![]()
本课程主要介绍大模型时代的数据质量工程、需求建模及应用框架。从LLMGaia的数据质量标准、工具及内源共建，到辅助需求建模智能体，再到GaiaAI的LLM应用框架、多种Prompt构建与调优技巧，全方位助力学员掌握大模型相关核心技能。来自：其他![]()
机器学习是人工智能领域的基础研究方向之一，包括很多大家耳熟能详的算法。人工智能技术可谓构建在算法之上，我们需要运用算法去实现我们的想法，因此，想要了解人工智能技术，也需要学习常用的机器学习相关算法。来自：其他![]()
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，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。来自：其他![]()
Python作为目前最为流行的一种编程语言，拥有数十万的工具包，包含了非常多的领域，如：用于数据分析和计算的numpy、pandas； 数据可视化 工具matplotlib等。来自：其他![]()
本课程主要介绍大模型在代码生成方面表现优异，并被公认是大模型的重要应用场景。基于大模型研发的智能化开发助手也因此得到了蓬勃发展。本课程分享将结合华为在基于大模型的代码生成等软件研发领域开展的系列探索，分享软件研发大模型的进展，大模型往项目级演进的道路，并对软件研发的未来及需要解决的关键问题进行展望。来自：其他![]()
本课程主要介绍在AI大模型发展异常迅速下，如何在研发模式下将各类技术真正落地，以及如何打造让研发团队真正喜爱的工具装备，成为我们关注的重点。同时也将介绍GTS服务与软件研发管理部的关键实践。来自：其他![]()
本课程主要介绍HarmonyOS领域AI大模型在鸿蒙原生应用高效开发中的应用。通过智能代码辅助、智能问答、万能卡片生成三大场景，展示当前进展和技术揭秘，助力开发者高效开发鸿蒙应用。来自：其他![]()
本课程主要介绍本课程主要介绍生成式AI对软件产业的深远影响，深入分析LLM软件创新的两种模式，一种是以AI为中心的“Plug-in”模式，一种是以垂直应用为中心的“Copilot”模式，并聚焦工业软件领域，介绍盘古制造大模型与天筹AI求解器的实际应用来自：其他![]()
图网络是表征学习中兴起的一个新方向，为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍来自：其他
