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  • 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。
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    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
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  • 浙江大学教授分享基于昇腾如何实现在视频中去除杂物和路人,形成高清实景的视频导航。
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    只听说过华为云市场,华为云市场严选是什么?华为云市场的整体现状及推出严选模式的背景是什么,云市场严选有哪些参与主体及关键流程?云市场严选优势是什么。本课程仅针对华为合作伙伴开放。更多详情,请咨询学院小助手(微信:HWcloudedu)。
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  • 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。
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    Python是近几年最为流行的编程语言之一,它有着优雅的语法和丰富的工具库。相比于java和C语言而言,Python的门槛更低、更加灵活易于被人读懂。
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    本课程是由华为NAIE的赖老师,介绍华为NAIE联邦学习服务。NAIE联邦学习服务基于联邦学习框架,利用本地数据训练,用加密方式交换更新的模型参数(不交换数据本身),帮助用户在满足隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和机器学习建模。
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    对语音识别和 语音合成 技术感兴趣的人 结合语音识别和语音合成的原理,通过华为SIS服务实现自己的 语音交互 提升Python程序设计能力,语音处理基础能力 使用语音交互服务实现AI语音交互能力,提升自身编码能力 语音处理技术 智能语音识别计算器 华为EI-语音交互API服务介绍 了解语音处理技术基本原理
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    本课程主要介绍AI辅助开发工具的IT装备、发布场景、知识问答、代码生成与重构、DT生成、代码检视与问题定位,帮助开发者利用这些工具提升编码效率和质量,实现高效软件开发流程。
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    本课程主要介绍智能小鸿AI作诗之藏头诗开发实现的理论与实践学习;具体内容包括整体效果说明展示,UX设计与组件功能实现,布局构建,UI构建,功能实现及学习实践效果验证。
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    本课程主要介绍MDC AI应用和业务开发的整体框架。MDC上昇腾芯片的基本功能、算子在功能软件中的位置和作用,基于模型转换进行AI推理、性能调优的流程等基础知识;掌握如何在MDC上使用TBE(Tensor Boost Engine)进行算子开发。
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    数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想和方法,是理解复杂算法的必要要素。人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上,想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学基础知识。
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    结合语音识别和语音合成的原理,通过华为SIS服务实现自己的语音交互小程序 提升Python程序设计能力,语音处理基础能力 使用语音交互服务实现AI小程序,提升自身编码能力和增加对语音识别及语音合成的理解 语音处理技术概述 智能语音计算实践 语音识别和语音合成 认识语音交互任务的流程 掌握华为语音交互服务的使用
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    数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想和方法,是理解复杂算法的必要要素。人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上,想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学基础知识。
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    通过Mind Studio图形化界面,体验端到端的算子开发流程,包括算子工程创建,算子代码实现、测试代码实现以及测试。
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    面向对昇腾AI处理器感兴趣的人员,社会大众和高校师生 TBE基础知识结合DSL方式进行算子开发实战 了解什么是TBE算子,掌握TBE算子开发基本操作 了解TBE相关知识,体验基于昇腾AI处理器的算子开发乐趣 为什么要编写TBE算子 测试验证 TBE基础知识 TBE算子开发流程 了解自定义算子开发的原因和意义
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    终端将搭载具备AI能力的CPU,使得本地运行AI大模型成为一种新趋势,由此形成了混合远程和本地AI大模型架构的新形态Web应用。本课程以一个提供AI辅助预定酒店的Web应用为例,讲述混合AI架构如何应对三种不同场景,通过讲述这三个场景的技术实现细节,总结出混合AI架构的遇用场景及其局限性,并提出渐进式Al
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    本课程主要介绍BuildMate集成了公司AI辅助构建的公共能力,提供构建领域分层知识问答、问题智能定位定界功能、BEP差异智能分析、构建助手等能力,并通过应用试点演示帮助学员掌握实际应用方法。
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    语音识别技术的应用在我们的日常生活中非常常见,人机交互、智能家居、智能问答等等,本课程将从语音识别的基础出发,带领大家一步步深入语音识别技术的内在机制,帮助大家讲语音识别技术快速落地到实际的应用场景中。
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    生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习,迅速成为了最具前景的深度学习模型。
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