培训内容 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

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记

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如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积，受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 研发需求是否卷积协同下游需求的工时 根据项目实际情况配置。 选择“卷积协同下游需求的工时”时，则研发需求的卷积计划/实际工时会根据其关联的协同下游需求的计划/实际工时进行变化。

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如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积，受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 研发需求是否卷积协同下游需求的工时 根据项目实际情况配置。 选择“卷积协同下游需求的工时”时，则研发需求的卷积计划/实际工时会根据其关联的协同下游需求的计划/实际工时进行变化。

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AR和SR的分解方法相同，AR支持复制新建，不支持再分解。 研发需求分解后，下级的需求状态会卷积给父级。 当分解到SR时，IR会自动卷积SR的状态。 当分解到AR时，IR和SR会自动卷积AR的状态。 父主题： 研发需求（IR/SR/AR）

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他项目创建RR时，“归属项目”参数中如果选择当前项目，则提交时会提示如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积，受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 停留天数设置 选择所设置项目中各工作项停留天数的时间范围，超过设置值后，标题旁将显示提醒图标。

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分解成功的IR、SR和AR还可在“研发需求”中查看、编辑。 研发需求分解后，下级的需求状态会卷积给父级。 当分解到SR时，IR会自动卷积SR的状态。 当分解到AR时，IR和SR会自动卷积AR的状态。 父主题： 原始需求（RR）

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配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则 您可以根据需要配置在项目中需要使用的自动化规则，来实现父子工作项状态自动联动流转规则。自动化规则一旦启用后，项目中所有用户操作满足条件后均可触发规则执行。 前提条件 已新建Scrum项目，并在项目中拥有“自动化设置设置”权限。 配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则

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图1 清关信息确定 图2 进出口金额管理 计算进出口金额 涉及进出口的发货单，按发货单维度卷积计算该发货单的进出口金额：根据不同清关主体的进出口金额对应的确认的产品SUB金额的逻辑关系，卷积对应的SUB金额形成出口金额和进口金额 图3 查看发货单金额 查看进出口金额 在进出口金额

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配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 您可以根据需要配置在项目中需要使用的自动化规则，来实现父子工作项状态自动联动流转规则。自动化规则一旦启用后，项目中所有用户操作满足条件后均可触发规则执行。 前提条件 已新建IPD自运营/云服务类项目，并在项目中拥有工作配置的“自动化”权限。

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人工审核编辑后，发货单金额状态更新为【已确认】 图6 发货单金额状态 计算进出口金额 涉及进出口的发货单，按发货单维度卷积计算该发货单的进出口金额：根据不同清关主体的进出口金额对应的确认的产品SUB金额的逻辑关系，卷积对应的SUB金额形成出口金额和进口金额 图7 查看发货单金额 查看发货单金额明细 在订单金

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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。 特

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，弹出“分解子需求”窗口。 填写子需求的信息。 单击图标，可以展开及配置更多信息。 单击“确定”，分解成功。 需求分解后，IR的状态会自动卷积US的状态。 US支持复制新建，不支持再分解。 父主题： 研发需求（IR/US）

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配置Scrum项目工作项的公共状态 配置Scrum项目工作项的字段与模板 管理Scrum项目工作项的状态与流转规则 配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则 添加Scrum项目工作项的模块类型 添加Scrum项目工作项的领域类型 添加Scrum项目工作项的工时类型 配置Scrum项目的通知规则

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Concat算子在C维度进行拼接时，输入Tensor的Channel数均为16倍数时，性能较好。 FC算子在Batch数为16倍数时，性能较好。 连续卷积结构性能较好，如果卷积层间反复插入较多Vector算子（如Pooling），则性能较差；这点在INT8模型中较明显。 在早期AlexNet、 Goog

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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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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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配置IPD自运营/云服务类项目工作项的标签 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的模块类型 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的工时类型 配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 配置IPD自运营/云服务类项目的通知规则 查看IPD自运营/云服务类项目工作项的导入导出记录 父主题： 管理IPD自运营/云服务类型项目需求

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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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的“归属项目”非本项目时，US的分解须在IR的“归属项目”中进行。 分解成功的IR和US还可在“研发需求”中查看、编辑，且IR的状态会自动卷积US的状态。 父主题： 原始需求（RR）

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