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 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √

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封装基础开发组件，为开发者提供简单易用的开发接口，使开发者专注于其业务应用之上，提升开发体验和开发效率。 技能输出 技能在设备上运行的数据，通过数据管理用户可下载设备的数据，也可通过查看设备数据查看技能的运行效果。 技能模板 平台内置的技能模板可用于开发新技能，包含了技能的代码和所有参数设置。用

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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充最低层级主题的描述信息。 数据owner部门 数据的拥有者所在部门。对于最低层级主题，此项参数为必选。在导入文件中应补充最低层级主题的数据owner部门信息。 *数据owner人员 数据的拥有者，支持填写多个，中间以逗号分隔。 上传模板，单击添加文件，选择填写后的主题模板，然后上传文件即可。

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设置主题 前提条件 用户具有主题设置功能权限 操作步骤 登录ISDP系统，选择“公共平台->系统配置->系统设置->主题设置”并进入，点击“预览”可查看主题应用的样式图。 图1 预览主题 使用主题 主题右上角的代表当前主题，点击其他主题右下角的“使用”即切换到新主题 图2 使用主题

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主题操作 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 企业项目 创建主题 POST /v2/{project_id}/notifications/topics smn:topic:create √ √ 查询主题 GET /v2/{project_id}/notifications/topics

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对应的订阅终端，填写说明如表1所示。 表1 添加订阅参数说明 参数 说明 主题名称 在弹出的对话框中选择的主题的名称。 协议 在下拉框中选择需要订阅终端支持的协议，提供的选项为“短信”、“邮件”、“HTTP”、“HTTPS”、“FunctionGraph（函数）”、“Functi

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参数 参数类型 描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表9 data 参数 参数类型 描述 value CatalogVO object value，统一的返回结果的外层数据结构。 表10 CatalogVO 参数 参数类型 描述 name_ch

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是否删除数据库物理表，只针对能物化的表生效（配置此值则表示删除） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object 删除的最终返回结果，返回成功删除的对象个数。 表5 data 参数 参数类型 描述 value Integer 成功删除的对象个数 状态码：

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主题管理 Kafka生产消息 Kafka实例创建Topic Kafka实例查询Topic 修改Kafka实例Topic Kafka实例批量删除Topic 查询Topic的分区列表 查询Topic的当前生产者列表 查询Kafka实例Topic详细信息 父主题： API V2（推荐）

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略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

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常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 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。

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

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企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报价、下单工作繁复，工厂端的审拆单效率低、出错率高； 核心卖点： AI算法：业内先进的AI装修

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化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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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，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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