200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

查看更多 →

ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

查看更多 →

weathermapweb.zip 将下载到本地的天气预报组件软件包上传到准备资源中准备好的桶中备用。 上传软件包，请参考上传对象。 创建组织 登录ServiceStage控制台。 选择“部署源管理 > 组织管理”。 单击“创建组织”，在弹出的页面中填写“组织名称”，例如：org-test。

查看更多 →

控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数

查看更多 →

为了防止您的主机被勒索病毒侵害，请创建防护策略，将重点防御的文件添加到防护策略的监控路径中，并启动机器学习。 机器学习会自动聚类并收集该策略下的所有 服务器 的正常进程行为数据。该策略下的不可信进程行为和非该策略下的进程行为对监控文件路径下的文件执行文件操作，HSS会根据策略设置的防护状态，触发告警。

查看更多 →

对话流程简介 在智能问答机器人中，配置一个灵活好用的多轮对话流程，需要投入大量的时间和人力。但是一个图形化对话流程图可以大大提高智能对话系统配置的效率，提升多轮对话的效果，降低开发者的配置成本。因此，对话机器人服务提供对话流程功能，用流程图的方式，模拟真实的对话场景，来完成灵活的多轮对话功能。

查看更多 →

图4 添加白名单策略学习服务器 单击“确认”，完成白名单策略学习服务器的添加。 在学习服务器列表中，您可以查看学习服务器的“服务名称”、“IP地址”和“系统”。 您可以根据需要新增或者删除添加的学习服务器。 单击“创建并学习”，完成白名单策略的创建。 创建的白名单策略展示在白名单

查看更多 →

在代码示例复制全部代码，并将“{用户替换自己的key}”替换为用户自己申请的key，请在天气查询页面中单击“申请key”进行申请。 图4 代码编辑 代码编辑完成后，单击“部署”，query_weather函数创建完成。 代码示例 代码示例中使用的是天气查询API接口，代码示例中的“{用户替换自己的key}”需要

查看更多 →

"data": "南京，全名南京市，是江苏省的省会，位于中国南部的长江中游，是长江三大口的一个，也是中国古代文化的发祥地。", //可替换成自己的任意对象结构 "usage": { //usage的对象结构必须一样

查看更多 →

登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索

查看更多 →

通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String

查看更多 →

通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://100.1.1.1:3

查看更多 →

field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

查看更多 →

对话体验 单击页面下方“对话体验”，右侧展开“对话体验”页签。 在输入框中输入“查天气”、“查北京天气”，对话结果如下图所示。 图1 对话体验 父主题： 基于对话流程创建“查天气”技能

查看更多 →

对话体验 单击页面下方“对话体验”，右侧展开“对话体验”页签。 在输入框中输入“查天气”、“查北京天气”，对话结果如下图所示。 图1 对话体验 父主题： 方案一：基于对话流程创建“查天气”技能

查看更多 →

获取Key值 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“服务商管理>服务商信息”。 在“服务商信息”页面单击小眼睛图标获取Key值。 父主题： 接入准备工作

查看更多 →

获取Key值 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“服务商管理>服务商信息”。 在“服务商信息”页面单击小眼睛图标获取Key值。 父主题： 接入准备工作

查看更多 →

型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

查看更多 →

被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 连续数值评估结果 包含评估指标为平均绝对误差（Mean

查看更多 →

对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本

查看更多 →

基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获

查看更多 →