深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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要等场景中。 语言理解 （Language Understanding，简称LU），为用户提供包括文本分类、情感分析等语言理解相关的API，可用于情感分析、内容检测、广告识别等场景中。 机器翻译 （Machine Translation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译服务，帮助

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0实战 深度学习预备知识 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

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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情感分析（领域版） 功能介绍 领域情感分析，针对电商，汽车领域，自适应领域（通用、电商、汽车）的用户评论进行情感分析。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用领域套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。

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实体级情感分析 功能介绍 实体级情感分析，本接口用于检测指定实体（entity）在文本（content）中的正负面分析，适用于金融方面公司实体正负面新闻的分析。 文本与实体长度的和不超过512字，编码方式UTF-8。建议对数据预处理，对于文本或实体为空的内容进行过滤。如果文本或实体为空，接口不支持。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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使用 函数工作流 FunctionGraph，用于实现调用情感分析服务业务逻辑，当收到OBS上传文段通知后，自动调用NLP情感分析服务进行语义识别，并将结果存放在OBS桶内。 使用NLP情感分析，提供用户评论情感分析。用户只需将文本上传至OBS桶，即可自动识别该文本情感（正负），以及标签置信度。 方案优势

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情感分析（基础版） 功能介绍 针对通用领域的用户评论进行情感分析。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言处理价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。 调试

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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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9。 表9 属性级情感分析（高级版）输出参数说明 参数 说明 待分析文本 输入待分析的文本。 情感标签 1表示积极，0表示消极。 置信度 识别结果的可靠程度。 挖掘列表 属性级情感挖掘列表。 属性类别 属性的类别。 情感标签 情感标签，0：负向，1：正向。 情感标签置信度 属性分析结果可靠程度。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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按照调用次数进行计费，包括命名实体识别（领域版）， 情感分析（领域版），属性级情感分析（领域版）。 领域版API单价 * 使用量 请参见自然语言处理价格详情中的“按需后付费价格”表。 自然语言处理定制版API 按照调用次数进行计费，包括实体链接、诗歌生成、属性级情感分析（高级版）。 定制版API单价

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NLP：自然语言处理提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。 情感分析：是自然语言处理语义识别的一个细分方向，情感分析致力于为企业和个人提供文本的情感分析能力，通过API调用即可实现自动化分析文本的情感态度。

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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中文（zh） 诗歌生成 中文（zh） 语言理解接口 情感分析（基础版） 中文（zh）、英文（en） 情感分析（领域版） 中文（zh） 文本分类 中文（zh） 属性级情感分析 中文（zh） 属性级情感分析（高级版） 中文（zh） 实体级情感分析 中文（zh） 意图理解 中文（zh） 文档分类

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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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击链接或识别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 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

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本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用

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