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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岗位地图 岗位地图针对岗位认证进行路径组合 入口展示 图1 入口展示 创建岗位地图 操作路径：人才发展-岗位学习地图-岗位地图-新建 图2 新建岗位地图 图3 基本信息 图4 设置地图路径 图5 公开对象&设置 展示效果 仅支持手机端学习 图6 展示效果 父主题： 人才发展

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岗位管理 路径：核心人事-组织管理-岗位 图1 岗位 岗位的新增 单击【新建】弹出新建弹窗，在页面输入生效日期即该业务单元的创建日期以及其他信息后，单击【保存】，创建成功 岗位没有关联部门则为公共岗位 图2 创建岗位1 图3 创建岗位2 岗位的编辑 信息如有错误需要更正，选中对应

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岗位认证 针对不同岗位搭建培训资源，使学员通过岗位认证方式进行培训学习 入口展示 图1 入口展示 创建岗位认证 操作路径：人才发展-岗位学习地图-岗位认证-新建 图2 新建岗位认证 图3 基本信息 图4 阶段任务-添加学习资源 可见范围&设置：可见范围指该岗位可支持认证的对象 图5

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用户岗位 【功能说明】 查看用户岗位基础数据。迁移自【用户编码定义】菜单中的自定义编码“User Post/用户岗位”。 【操作说明】 进入菜单，单击进入[用户子编码]页签，查看用户岗位数据 图1 用户子级编码 父主题： 基础资料

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岗位排行 岗位排行是以岗位为维度，展示企业中各岗位的学习数据。通过各维度的排行数据，管理员可以快速了解到各岗位的学习力。岗位排行可通过日期与岗位名称进行查询，也可导出数据。 入口展示：报表-排行-岗位排行-查询-原样导出 图1 入口展示 父主题： 报表

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如何维护岗位信息？ 前提条件 企业组织单元信息已维护，详细请参考如何维护组织单元？ 用户具有岗位管理权限。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“公共平台->系统配置->基础数据”，打开岗位管理页面。 “岗位配置”左上角，可通过“下载导入模板”与“导入”、“导出”按钮对岗位进行批量操作。

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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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关键岗位检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 结果示例： { "event_type": 458752, "task_id": "01d0d8c40f24441c897db868e17a65db", "stream_id":

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如何维护岗位信息？ 前提条件 企业组织单元信息已维护 用户具有岗位管理权限 配置简介 路径：公共平台->系统配置->基础数据->岗位 1.打开岗位管理页面，点击“新建岗位”按钮，输入岗位信息，点击“保存”按钮，完成维护。左上角可进行“下载导入模板”与“导入”、“导出”的操作 图1

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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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程师等岗位所必备的知识和技能。 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

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云上关键岗位检测 创建云上关键岗位检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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岗位关联已有学习项目，可以从岗位学习方案中关联已有学习项目，也可以新建学习项目。学习项目的权限与岗位的权限相同。 人才发展-人才发展方案-岗位学习方案-【配置方案】 图9 配置方案 图10 岗位信息 图11 任职资格 图12 学习方案 父主题： 人才发展

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如何进行岗位授权？ 前提条件 完成岗位和角色的创建 用户具有岗位授权管理权限 操作步骤 登录ISDP系统，选择“公共平台->系统配置->用户权限->授权->岗位授权”，点击“授权”新建岗位授权 图1 新建岗位授权 表1 岗位授权配置 字段名称 详细说明 岗位 点击弹出岗位选择窗口，选择对应岗位

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的能力。 HCIA-AI 培养与认证具备使用机器学习、深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证，将证明您了解人工智能发展历史、华为昇腾AI体系和全栈全场景AI战略，掌握传统机器学习和深度学习的相关算法；具备利用TensorFlow开发框架和

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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