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- 人工智能的目标 内容精选 换一换
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法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 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。 课程大纲来自：百科学，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
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pore的结构以及设计 思路，接下来通过AI计算框架的问题与难点，介绍Mindspore的特性。最后通过基 于Mindspore的开发与应用来进入了解这一开发框架。 目标学员 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标来自：百科
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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。 目标学员 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深来自：百科![]()
AI应用开发。 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 掌握 AI 行业热门模型应用的开发，了解端云协同开发理念与基础知识。 课程大纲 第1章 企业应用最广泛的AI案例开发： OCR文字识别 第2章 人工智能的诗与远方：NLP案例开发 第3章 （选修课）端云协同AI应用开发实践来自：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![]()
HCIA-AI V3.0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A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![]()
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
