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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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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任职要求 岗位学习方案 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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人才发展 评估测评 岗位认证 岗位地图 人才发展方案 父主题： 用户操作指南

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人才发展 招聘管理 绩效管理 培训管理 父主题： 实施步骤

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； 将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台

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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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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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人才培养 上传安装程序 安装主控 服务器 （Client） 安装实验服务器（Agent） 安装后调试 父主题： 实施步骤

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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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工业软件人才培养 背景 工业软件的人才培养需要校企合作，急需行业企业参与专业设计、课程建设、学生实习等人才培养全过程，以及科研创新合作。但目前行业企业大多数均未关注、参与，投入的资源远远不足，工业软件人才培养面临挑战，急需产教融合联合培养。 高教：没有专门的工业软件专业，特软学院

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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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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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图1 智慧校园方案架构 人才培养：国内首个将智慧校园和泛计算机学科人才培养融合为一体的解决方案，同时也是以建设专业标准、课程标准以及配套教学资源、案例为建设目的的人才培养综合服务解决方案。 图2 人才培养方案架构 方案优势 金智教育智慧校园解决方案，解决高校信息化稳定、安全、服务可持续发展问题。

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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 可见范围&设置 父主题： 人才发展

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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