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CodeArts Req管理IPD独立软件类型项目需求

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可用性需求 根据“常见IT系统SLO示意”中的表格可以得知，不同的IT系统，SLO目标是存在差异的，不是所有的应用系统都需要达到最高可用性要求。 当系统可用性目标要求升高时，所需的成本也通常会增加，因此在可用性目标制定时，需要对韧性与成本进行权衡，确定真正的可用性需求。 在系统的

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物料需求生成 支持生成物料需求、查询工单物料需求信息。 在“工单操作台”页面进行工单方案实例化成功后，系统自动生成一条物料需求记录。 “物料需求生成”页面支持手动生成物料需求。 前提条件 已登录MBM Space，且拥有该菜单栏目的操作权限。 已维护工单操作台。 已维护手工排产。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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使用CodeArts Req管理看板类型项目需求

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客户需求处理流程 流程说明如下： 1、云商店给商家分配客户需求； 2、商家根据云商店分配的客户需求进行管理，详情可参考《客户需求管理》； 3、商家申请云商店客户需求的客户优惠场景，详情可参考《创建商家优惠》； 4、客户下单流程，详情可参考《商品购买流程》； 5、客户需求成交。 父主题：

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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使用CodeArts Req管理Scrum类型项目需求

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使用CodeArts Req管理IPD自运营/云服务类型项目需求

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使用CodeArts Req管理IPD系统设备类型项目需求

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特性，支持端到端的高效、透明、可视的管理。 需求管理特性 需求规划与需求分解 客户的需求或原始需求，通常是抽象甚至宏观的，需要理解客户需求背后的问题本质，来把客户需求或原始需求进行规划和分解，最终分解为每个迭代可交付的最小工作项。 需求管理服务Scrum项目类型中，预置了敏捷实践中推荐的“Epic

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客户原始需求管理 成功产品的核心特征是满足客户需求，Req打破了传统需求管理工具仅在研发阶段发挥作用的限制，将客户与市场需求也同步覆盖，提供了完整的客户需求采集、价值需求决策、交付与验收流程，让需求进展和动态客户实时透明，市场需求流动提速70%。 RR客户原始需求来自公司内部和外

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线

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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模型的低门槛、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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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通常而言，软件开发起始于需求收集与分析，所以本文从需求谈起。 传统的瀑布研发模式基于三个假设： 用户准确的知道自己想要什么。 开发人员能够完全理解用户在说什么。 需求在研发过程中不会发生变化。 但事实上这三个前提假设都不存在，需求沟通之后做出来的产品，往往与需求大相径庭。 我们以用户故事来描述需求

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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