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- 人工智能的目标 内容精选 换一换
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学，提升学校的实践教学能力； 4.探索创新实训基地运营模式，通过校企合作的方式运营，构建学生的校内外项目实训及人工智能领域的创新能力培养； 5.引入工作坊，引进真实生产项目完成学生相关实习实训，让学生参与人工智能产业的生产环节； 6.引入行业龙头企业的人工智能相关的1+X认证，共来自：云商店1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。 课程大纲 第1章 数字图像基础 第2章 图像分类 第3章 目标检测 第4章 图像分割来自：百科
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习，了解更多的活动规则。随着大数据时代的到来以及算力的提升将AI(人工智能)技术推向了第三次高潮，在AI技术火热的背后仍然要回归理性，正确的认识AI。 课程简介 本课程主要介绍人工智能的概念、层次结构及发展历史，人工智能产业发展与战略规划，并探讨华为全栈全场景AI的战略。 课程目标来自：百科
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代码开发自己的第一个AI模型。 目标学员 高校学生、个人开发者中的AI爱好者、学习者 课程目标 了解什么是AI及掌握AI开发所需要的基础知识。 课程大纲 第1章 Python语言基础 第2章 Python语言进阶 第3章 华为美女专家带您走进人工智能世界 第4章 人工智能的能与不能 第5章来自：百科![]()
0系列课程。华为云EI是企业智能的使能者，基于AI和大数据技术，通过云服务的方式（公有云、专属云等模式），提供一个开放的、 可信的、智能的平台，结合产业场景，使能企业应用系统能看、能听、能说，具备分析和理解图片、视频、语言、文本等 能力，让更多的企业便捷的使用AI和大数据服务，加速业务发展，造福社会。来自：百科![]()
学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。 目标学员 需来自：百科![]()
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。 课程简介 人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上，本课程为大家介绍AI中所用到的数学基础知识。 课程目标 通过本课程的学习，使学员：来自：百科![]()
在活动过程中，学生以真实的企业项目进行全流程实操，制定目标，搭建团队，分工协作，公开答辩，后期复盘等，在这个过程中将理论和实践经验相结合，加深对专业和未来工作岗位的理解，为日后工作能力的培养打下坚实的基础。 创新赛事举办 2020年，由慧科集团主办，华为作为独家合作伙伴的慧科华为人工智能大赛吸引了750多支队伍3000余名学生参赛。来自：云商店![]()
基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 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。来自：百科![]()
本课程主要介绍昇腾AI处理器及其配套软件的基础知识，以及如何搭建基于昇腾AI处理器的开发&运行环境的相关知识。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过理论讲解与实践演示，使学员了解华为在人工智能领域提出的解决方案及其软硬件基础设施，并学会自己动手搭建一套基于昇腾系列设备的开发&运行环境。 课程大纲来自：百科![]()
本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式；评价GAN生成样本质量的评价标准，包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。 2、了解评价GAN生成样本质量的评价标准。 课程大纲来自：百科![]()
时间：2020-12-09 17:04:48 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。 课程简介 本课程将会讲解机器学习相关来自：百科![]()
习环境合作，企业实训实习合作，基于企业真实的案例研发，满足高效课设、实训和毕业设计要求，让高校近距离接触企业的真实需求，共同培养真正适合企业需求的人才。 智慧教学云平台拥有华为云鲲鹏/昇腾自主创新高算力支撑的云资源设备基础底座，是一体化的综合教学云平台，与普通在线教学云平台相比，来自：云商店![]()
课程简介 本教程介绍了计算机视觉的发展历程、三大设计原则、近期的两个里程碑；人类与计算机理解图像的不同方式和本质困难，以及当前最好的方法统计学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解计算机视觉的发展历程和三大设计原则。 2、理解人类与计算机理解图像的方式和本质困难。 课程大纲来自：百科![]()
本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。来自：百科![]()
V2.0系列课程。自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要方向，是一门融语言学、计算机科学、数学为一体的科学。本课程就NLP基本理论及应用做了介绍，包括NLP的语言模型，文本向量化，常用的NLP算法，NLP的关键技术及应用系统。 目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员 2、希望获得HCIP-AI来自：百科![]()
本教程介绍了典型的现代物体检测子包含两阶段检测子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及单阶段检测子: YOLO, SSD；成功的检测子包含的几个模块；图像分割典型算法和图像分割关键算法。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解典型的现代物体检测子包含的两阶段检测子。来自：百科![]()
本教程介绍了计算机视觉发展的重要里程碑-传统方法（如视觉词袋模型）；传统方法的三个步骤及其思想对未来的深远影响；图像级编码信息用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解传统方法（如视觉词袋模型）及其三个步骤。 2、了解图像级编码信息可以用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。来自：百科
