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软件数据智能研究员
DevSecOps工具在业界的竞争力。高性能、高可靠的落地产品方案。 岗位要求 1、熟悉主流机器学习、深度学习框架，如Tensorflow、caffe、Pytorch等，在机器学习和深度学习方面有扎实的理论基础。 2、熟练掌握NLP/ML/DL等领域常用的算法模型和原理，参与过A
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《MXNet深度学习实战》—1.3.2 MXNet的优势
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HCIA-AI-华为云开发者学堂
I战略；掌握机器学习、深度学习相关算法；具备利用华为AI框架部署神经网络的能力 课程内容 人工智能基础知识、机器学习、深度学习、业界主流开发框架、华为AI开发框架、Atlas人工智能计算平台、华为智能终端AI开放平台、企业智能应用平台 认证流程 收起 展开 学习培训 收起 展开
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强化学习
支持GPU、昇腾分布式异构集群，训练速度成倍增加 模式完善 端到端开发、异构训练集群、真实环境在线接入 场景丰富 游戏、机器人、工业、科研、医疗、金融等场景 AI Gallery 强化学习专区 AI Gallery 强化学习专区 追踪强化学习最新资讯，精选强化学习案例，提供免费学习资源，尽在强化学习AI Gallery专区
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边缘AI研究工程师
2、端边云协同的自适应AI框架研究； 3、端边云协同分布式学习&推理算法研究； 4、前沿AI方法在端边云协同场景下的应用。 岗位要求 1、熟悉传统机器学习、深度学习相关技术原理、常见算法，熟悉Tensorflow、MXNet、Caffe等深度学习框架； 2、熟悉主流的编程开发语言，具备
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HCIA-AI
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《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》—1.4 其他深度学习框架特点及介绍
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华为云hilens
据处理的合理分配和高吞吐量。 预制的应用编排异构计算组件 丰富的组件覆盖了主流芯片、多数操作系统和主流的推理框架，做到了屏蔽芯片层、操作系统、推理架构这三个层次的平台差异 。 端边云 AI 协同单元 框架中提供的端边云AI协同单元让开发者快速写出格式一致的AI应用，并结合场景需求一键部署到端边云不同的设备上运行。
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机器学习算法工程师
1、计算机、统计学、数学、计量经济学等相关专业博士及以上学历，AI辅助数据分析相关经验； 2、精通机器学习相关技术原理、常见算法，熟悉Tensorflow、MXNet、Caffe等深度学习框架。熟悉决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法优先，有联邦学习实践优先；
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《深度学习：主流框架和编程实战》——2.3.2 ResNet
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深度学习模型预测
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《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》 ——2 深度学习优化基础
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《深度学习：主流框架和编程实战》——1.1.2 传统机器学习与深度学习的对比
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《深度学习：主流框架和编程实战》——1.5 深度学习展望
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《MXNet深度学习实战》—1.3 关于MXNet
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《MXNet深度学习实战》—1.2 深度学习框架
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深度学习模型编译技术
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《MXNet深度学习实战》—1.4 MXNet开发需要具备的知识
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《智能系统与技术丛书 深度学习实践：基于Caffe的解析》—1.2深度学习工具简介
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《深度学习：主流框架和编程实战》——1.3 本书涉及的深度学习框架
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《深度学习之图像识别核心技术与案例实战》—2 深度学习优化基础
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《深度学习：主流框架和编程实战》
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深度学习模型预测
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《深度学习：主流框架和编程实战》——2.3.5 实验结果及分析
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语音语义创新Lab_Career
熟悉常见的机器学习算法； 4. 掌握一种及以上编程语言，如Python, Java等；使用过主流的深度学习算法框架，如pytorch，tensorflow等； 5. 在领域内的知名会议或期刊发表过至少1篇论文，能用英语撰写高质量论文。 多模态分析技术研究 随着深度学习的发展，当前
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《深度学习：主流框架和编程实战》——2TensorFlow深度学习框
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软件研发智能化研究员
、领先的云服务技术领域，深入钻研且提供高性能、高可靠的落地产品方案。 岗位要求 1.熟悉主流机器学习、深度学习框架，如Tensorflow、caffe、Pytorch等，在机器学习和深度学习方面有扎实的理论基础； 2.参与过AI相关的项目并取得成功，在项目中作为主要参与人员，主导关键技术研究；
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《深度学习：主流框架和编程实战》——1.2 统计学与深度学习
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什么是ModelArts
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深度学习框架tensorflow——华为AI学习笔记16
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GPU加速云服务器
P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL
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《深度学习：主流框架和编程实战》——2.2 TensorFlow框架安装
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《MXNet深度学习实战》—1.2.2 PyTorch
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一文读懂业界主流模型推理部署框架
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《深度学习：主流框架和编程实战》——1绪 论
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《深度学习：主流框架和编程实战》——1.4 优化深度学习的方法
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“智能基座”产教融合协同育人基地（教学资源专区）
哈尔滨工业大学 杜鹏 华为 内容简介 本书系统地介绍了深度学习理论，内容涵盖深度学习概况、深度学习基础知识、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、无监督学习、深度强化学习、自动化机器学习、端云协同、深度学习可视化及深度学习的数据准备等，并基于MindSpore AI计算框架进行实践。
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AI+大数据算法工程师
现。 岗位要求 1、计算机、统计学、数学、计量经济学等相关专业博士及以上学历，AI辅助数据分析相关工作经验； 2、精通传统机器学习、深度学习相关技术原理、常见算法，熟悉Tensorflow、MXNet、Caffe等深度学习框架； 3、曾经参与过比较完整的数据采集、清洗、整理、分析工作经验优先；
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