0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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了解伙伴发展路径： 软件伙伴发展路径 服务伙伴发展路径 数字化转型咨询与系统集成伙伴发展路径 学习与赋能伙伴发展路径 总经销商合作伙伴发展路径 了解伙伴计划： 解决方案提供商计划 分销计划（总经销商） 分销计划（云经销商） 云商店商家计划 合作伙伴能力计划 结合您的业务发展意愿在选择发展路径或加

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-value集合形式表示，key表示变量名字，value表示变量的值。 URI PUT AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id}/variables 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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Louvain算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。 Integer 1~2000。

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脚本中加粗斜体内容请替换为实际的命名空间前缀。 // 配置页面的bpm参数bp.name，通过submitTask方法启动BPM并提交工单数据workOrderData到BPM context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let

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在排查完精度偏差来源之后发现，Loss最大绝对偏差减少为0.0003，Loss结果对齐。需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性，理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响，这里做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现，从而实现NPU和标杆的精度对齐。 父主题： 精度对齐

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Propagation）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。 Integer 1~2000。

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可继续进行操作。终止操作则强行结束一个BPM实例，可在历史任务中查看。 URI PUT AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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障发现、故障定位、故障恢复、故障复盘及持续改进（含故障演练），基于故障模式库，面向全流程、构建恢复能力、保证平均恢复时长（MTTR）的长效收敛，实现故障的快速恢复。 设计建议 父主题： OPS07 进行故障分析和管理

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查看告警 操作场景 通过云运维中心查看汇聚告警发生时间、收敛数量、所属应用、告警等级等汇聚告警相关信息。 并可以通过搜索框查看符合搜素条件的汇聚告警相关信息。 操作步骤 登录COC。 在左侧菜单栏单击“故障管理 > 告警管理”，可以查看汇聚告警或原始告警列表信息。 在汇聚告警搜索

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iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题：

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iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题：

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合作伙伴计划 伙伴计划简介 合作伙伴共拓计划 合作伙伴能力计划 解决方案提供商计划 分销计划（总经销商） 分销计划（云经销商） 云商店商家计划 云商店客户服务商计划 服务伙伴能力提升专项计划 伙伴计划相关操作

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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设置内存大于50G。 存储路径 单击“存储路径”右侧文件夹图标，设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用已有的文件或数据，可将数据提前上传至对应的OBS路径下。 包含本项目桶最多挂载6个，不包含本项目桶最多挂载5个。 用户在Notebook列表的所有文件读写操作是基于所选择的OBS路径下的内容操作。

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS域名格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题：

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