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“人工智能加速器（AI accelerator）是一类专用于人工智能（特别是人工神经网络、机器视觉、机器学习等）硬件加速的微处理器或计算系统。典型的应用包括机器人学、物联网等数据密集型应用或传感器驱动的任务。” 本系列课程中，NPU可以特指为昇腾AI处理器。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院来自：百科全周期AI工作流。 课程简介 本课程主要内容包括ModelArts介绍和基本使用操作。 课程目标 通过本课程的学习，了解ModelArts的特性、应用场景等，并掌握其申请和调用方法。 课程大纲 第1章 ModelArts服务介绍 第2章 ModelArts服务应用场景 第3章 ModelArts典型客户案例来自：百科
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通过本课程的学习，使学员了解： 1、神经网络结构搜索的理论基础和广泛应用。 2、NAS的发展现状。 课程大纲 第1章 引言 第2章 神经网络架构搜索: what and why 第3章 神经网络架构搜索的广义框架 第4章 基于进化的方法 第5章 基于强化学习的方法 第6章 one-shot架构搜索来自：百科数学基础知识。 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： 1、掌握线性代数的基础知识及应用。 2、掌握概率论与数理统计的基础知识及应用。 3、理解信息熵与基尼系数的相关知识。 4、掌握常用的最优化算法及应用。来自：百科
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时间：2020-12-11 09:40:52 本课程为AI全栈成长计划第二阶段课程：AI进阶篇。本阶段将由华为AI专家带您学习AI开发两大热门领域：图像分类和物体检测的模型开发，正式入门AI代码开发！ 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 了解、掌握 AI 开发的基本流程，完成常见来自：百科![]()
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知识、经典数据集和经典算法的介绍，每章课程都是实战案例，配合代码讲解和精心设计的课后作业，基于华为云一站式AI开发平台ModelArts进行动手实践，充足算力供您使用，帮助您真正掌握八大热门AI领域的模型开发能力。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、熟练使用华为云ModelArts一站式AI开发平台；来自：百科![]()
数字化办公新体验，助力企业数字化转型。 课程简介 本课程主要面向华为云 WeLink 开发者，提供一站式华为云WeLink集成开发技巧，帮助企业快速接入WeLink，实现数字化转型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员快速接入现有业务。 课程大纲 第1章 华为数字化转型实践 第2章 华为云WeLink产品介绍来自：百科![]()
于被人读懂。 课程简介 本课程将会讲解Python的基础语法、数据结构、正则表达式、多任务和魔法方法的使用。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握Python基础编程知识。 2、掌握Python高级知识。 课程大纲 第1章 Python介绍 第2章 Python基础 第3章来自：百科![]()
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本次大赛分为两个阶段，学习课程阶段及长期刷榜阶段。 学习课程 报名比赛后，参赛选手点击页面左侧 “学习资料” 页，进入课程。找到页面【课堂】并点击，即可开启你的学习之旅。 本次课程由华为AI高级工程师，华为云AI开发者课程设计总监、导师，白衣为大家讲解AI入门课程【图像分类】。课程分为4小节来自：百科![]()
系列内容，助力我们的开发者更快地用好MDC！ 课程简介 本课程主要内容包括：AUTOSAR，华为MDC硬件、软件、工具等架构介绍，MDC部署安装、MDC的工具链使用、AI相关工具的使用、高阶深入开发指导。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1.了解AUTOSAR的产业标准，了解MDC的总体硬件和软件架构；来自：百科![]()
等大数据组件。本课程通过深入介绍 MRS 服务HCS环境的搭建，以及大数据分层迁移上云方案和案例的介绍，助您掌握MRS大数据服务的进阶技能。 课程简介 本课程为大家介绍MRS服务在HCS环境的部署，以及大数据分层迁移上云方案及数据对比方法。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、来自：百科![]()
DLI 高级工程师课程 DLI高级工程师课程 时间：2020-12-11 16:02:45 SQL高级功能、Spark和Flink程序开发是大数据开发工程师的必要掌握的知识，本课程通过视频+课件的干货形式，期望通过学习，帮助提升大数据开发工程师的实际技能。 课程简介 本课程主要内容包括DLI来自：百科![]()
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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 学完本课程后，您将能够：描述深度学习框架是什么；列举主流深度学习框架有哪些；了解Pytorch来自：百科
