培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用 介绍

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业务规划/业务计划/BP 伙伴需制定华为云合作BP（Business Plan），具体内容如下： 与华为云合作的愿景及三年业务目标 基于华为云的offering路标规划 半年/一年内的主要客户和收入目标 半年/一年内获取华为云能力认证的目标 半年/一年内的项目实践目标 支撑上述目标达成的措施列表

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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 12%

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练好的模型，对图片进行分类，模型名称Inception-v3。Inception-v3是在2012年ImageNet视觉识别挑战赛上训练出的模型，它将一个非常大的图片集进行了1000个种类的图片分类。Github有使用Inception-v3进行图片分类的代码。 训练模型的代码，

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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BP账户能使用消息&短信服务吗？ 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题： 认证问题

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开发者认证理论考试常见问题 考试注意事项？ 为什么考试前验证时提示我身份验证失败？ 为什么正在考试时提示我“识别非本人”导致“认证不通过”？ 考试有几次考试机会？ 如何查看开发者认证理论考试通过成绩及状态？ 考试已通过，可以刷新成绩记录吗？ 父主题： 华为云开发者认证

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部署应用/BO 本节介绍如何安装部署智能排班模型BO和智能排班基线应用。 背景信息 定制开发时，可以基于智能排班模型BO，也可以基于智能排班基线应用。 智能排班模型BO：ISDP__IntelligentSchedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__I

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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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初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

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BP账户能使用 隐私保护通话 服务吗？ 不能。BP账户不能开通和使用隐私保护通话服务。 父主题： 账号相关问题

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初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

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，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。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体

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过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景实现了异常行为的智能检测。 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

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通过HCIP-IoT Developer认证，您将掌握华为云物联网解决方案关键特性，产品模型和编解码插件，LwM2M/MQTT协议的技术原理，物联网常用AT指令，Huawei LiteOS等知识，具备开发产品模型和编解码插件、运用Huawei LiteOS实现端云互通，并灵活使用物联网协议

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数据绑定：通过建立不同类型的视图模型，将各种数据源和组件的返回值或者属性值进行关联，实现动态数据效果。 值绑定：设置组件绑定的数据模型，数据模型一般有以下几种。更多介绍，请参见值绑定。 自定义：由用户自定义的前端模型，可以在模型树上快速创建自定义字段。 对象：由后台对象模型映射创建，支持选择字段。

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递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。 概念模型：是从用户的视角，主要从业务流程、活动中涉及的主要业务数据出发，抽象出关键的业务实体，并描述这些实体间的关系。 逻辑模型：是概念模型的进一步细化，通过实体、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和

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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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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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