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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Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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传播 创建路由传播 查询路由传播列表 删除路由传播 父主题： API

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传播 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建传播 POST /v3/{project_id}/enterprise-router/{er_id}/route-tables/{route

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传播 传播概述 在路由表中创建连接的传播 查看路由表中连接的传播 删除路由表中连接的传播

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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，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束，验收通过。 父主题： 人工智能

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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传播概述 传播是企业路由器和连接的路由学习关系，一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系，为连接创建传播后，可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 如果不创建传播，可以手动在路由表中添加连接的静态路由。 图1 传播路由和静态路由概述 表1 传播概述 连接类型 路由学习内容 创建传播的方法

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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标签传播（label_propagation）(2.1.8) 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。

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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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反向建模 反向建模概述 数据库管理 建模管理 父主题： 数据模型管理

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dd3de64" } 响应示例 无 SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 删除路由表传播 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

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企业都不具备AI开发能力。 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

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率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 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，

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建模流程 图1 反向建模流程图 预置反向建模策略 建模范围：反向建模前，您需要根据业务需求确定需要将哪些物理表反向生成为数据模型。 此过程需要确定数据库类型，物理表名称，物理表中的字段名称和类型。读取到的物理表和表字段后续将会被反向生成相应数据模型和模型属性。 建模规则：确定反向生成的数据模型的类型、属性及命名规范。

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如果没有为邮箱 服务器 添加反向解析记录，则收件方在收到邮件后，无法根据发件方的IP地址反向解析出邮箱 域名 。收件方会认为这是由恶意主机发送的垃圾邮件而选择拒收。因此，自建邮箱服务器时，为邮箱服务器的IP地址添加反向解析记录是必不可少的步骤。 您可以参考配置反向解析为您的 云服务器配置 反向解析。

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: "915a14a6-867b-4af7-83d1-70efceb146f9" } SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 在企业路由器的路由表中，为指定连接创建传播，学习连接的路由信息 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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