人工智能 华为人工智能工程师培训 华为企业人工智能高级开发者培训 行业AI大赛&培训专业服务 父主题： 培训服务

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初级使用者：基于电影评分的数据集成与开发流程 示例场景说明 步骤1：准备工作 步骤2：数据集成 步骤3：数据开发 步骤4：服务退订（可选）

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“编辑方式”选择“代码配置模式”。 在“代码配置模式”页签的编辑框中，输入json格式代码，以映射关系如图2为例，代码示例如下所示： 图2 实体人物的映射关系 { "label_map_configs": { "Film": "电影", "Person": "人物" }

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存放最活跃的Top10电影） 开发并调度作业，通过编排作业和配置作业调度策略，定期执行作业，使得用户可以每天获取到最新的Top10电影结果。 服务退订，如果不再使用 DataArts Studio 及相关服务，请及时进行退订和资源删除。 父主题： 初级使用者：基于电影评分的数据集成与开发流程

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它的上映日期 上一个实体 的 xx关系（正向） 他主演的电影 上一个实体 的 xx关系 的 xx关系（正向二跳关系） 她导演的电影的主演 上一个实体 和 xx实体 的关系 它和月光宝盒的关系 上一个实体 的 xx关系 的 xx属性（正向一跳关系的属性） 他主演的电影的上映时间 父主题：

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请内存的地方，均表现为一个tensor的申请释放）。 tensor的生命周期使用类似智能指针的引用计数方式来管理，且打通了Python与C++的通道，即：一个Python的tensor对象关联一个C++的tensor对象，Python的tensor对象的消失会触发C++的tens

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本步骤通过电影信息和评分信息的原始数据，分析评分最高的Top10电影和最活跃的Top10电影，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 创建DWS SQL脚本top_rating_movie（用于存放评分最高的Top10电影） 评分最高Top10电影的计算方法

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要获得全量的算法结果可以采用API方式调用，具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例，运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRank值不同，但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID

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于”、“大于”。 编辑元素 单击操作列的“编辑”，在对话框中选择问答模板所包含的“元素类型”，并按表1配置元素信息。 删除元素 单击操作列的“删除”，删除已添加的元素。 元素间的关联条件 创建问答模板包含的元素后，配置问答模板中包含的元素间的关联条件。 单击“添加条件”，选择“元素

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注、模型训练，构建一个人物、电影有关的信息抽取模型，在自定义抽取模型的基础上去创建图谱。 使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本实践提供一个与电影有关的非结构化数据样例，以便用户快速熟悉使用流水线套件构建 知识图谱 的过程，以及如何使用公有资产库中的图谱本体组件、模型组件。创建

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“编辑方式”选择“表格配置模式”，填写知识映射的相关信息。 配置实体的概念映射：在对应实体下方的“概念映射”区域填写映射前的实体类型字段。 配置实体的属性映射：在对应实体下方的“属性映射”区域填写映射到实体各个属性的“抽取项”。 配置实体的关系映射：在对应实体下方的“关系映射”区域填写映射到各个实体关系的“抽取项”和“尾实体类型”。

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选择。 “我的库”页签下的“图谱本体组件”呈现的是“我的图谱资产库”中“我的本体”页面创建或OBS导入的所有本体。 可单击页面右下角的“编辑”，进入本体修改页面，修改后的本体将保存至“我的库”。 图12 图谱本体 步骤6：配置信息抽取 以两条数据为例，抽取信息前后的实体信息如图13所示，展示如何配置信息抽取。

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选择。 “我的库”页签下的“图谱本体组件”呈现的是“我的图谱资产库”中“我的本体”页面创建或OBS导入的所有本体。 可单击页面右下角的“编辑”，进入本体修改页面，修改后的本体将保存至“我的库”。 图12 图谱本体 步骤6：配置信息抽取 以两条数据为例，抽取信息前后的实体信息如图13所示，展示如何配置信息抽取。

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ion CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 确保CCE集群运行的不是最旧版本 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” 系统会自动为您的华为云CCE任务部署安全更新和补丁。如果发现影响华为云CCE平台版本的安全问题，华为云会修补该

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介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培

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知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与知识图谱本体的映射关系，例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图2所示。 图2 实体电影的知识映射关系 知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 当前返回的实体结果个数。 results Array of EntityDetailResp objects 符合过滤条件的实体列表。 表5 EntityDetailResp 参数 参数类型 描述 id String 实体ID。

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映射，设置抽取映射前后的相关字段。 基本概念 知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与知识图谱本体的映射关系，例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图1所示。 图1 实体电影的知识映射关系 配置方式 表格配置模式：通过填写基础数据映射前后的相关字段，完成知识映射配置。具体步骤请见表格配置模式。

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户提供了丰富的标准API（如数据实体API、关系实体API、系统管理API），还提供了高代码的服务编排能力，适配Java和JavaScript类型服务编排。当iDME提供的标准API无法满足用户的业务需求时，用户可使用服务编排能力编排原子API形成一个跨实体（表）的组合API，提高应用开发的速度与质量。

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望GIV2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决方案和具备对应能力的开发工程师、规划设计人员和工程人员，对于这场变革和企业的蜕变更是缺一不可的关键。基于此，华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务，旨在培养具有图像处

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在创建抽取模型时，需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录，数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下： 准备待标注的数据 定义三元组类型（schema） 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据 准备待标注的训练数据，并保存至本地

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