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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配置网络设计参数 前提条件 已规划好相关数据，并与客户达成一致，具体信息请参考网络设计参数规划。 操作步骤 在SD-WAN服务流程引导区域，单击“基础网络”。 配置WAN全局信息（物理网络）。 单击“全局配置”页签，继续单击“物理网络”。 图1 全局配置 > 物理网络 路由域和传输网络采用系统缺省数据，不需要配置。

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网络设计参数规划 总部和分支站点均采用的是Internet链路，且为双链路。网络全局规划参数如表1和表2所示。 表1 网络设计参数（物理网络） 参数 数据 备注 传输网络 传输网络 Internet Internet1 使用系统默认数据。 路由域 Internet Internet

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网络设计参数规划 规划租户网络中所涉及的全局配置参数，如表1和表2所示。 表1 网络设计参数（物理网络） 参数 数据 创建后，是否可以修改 备注 选择RR源 租户RR - - 传输网络 传输网络 MPLS Internet Internet_5G 否 首次创建可修改，被站点引用后就不能再修改。

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网络设计参数规划 规划租户网络中所涉及的全局配置参数，如表1和表2所示。 表1 网络设计参数（物理网络） 参数 数据 创建后，是否可以修改 备注 选择RR源 租户RR - - 传输网络 传输网络 MPLS Internet 否 首次创建可修改，被站点应用后就不能再修改。 路由域 MPLS

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配置网络设计参数 前提条件 已规划好相关数据，并与客户达成一致，具体信息请参考网络设计参数规划。 操作步骤 在SD-WAN服务流程引导区域，单击“基础网络”。 配置WAN全局信息（物理网络）。 单击“全局配置”页签，继续单击“物理网络”。 图1 全局配置 > 物理网络 传输网络和路

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网络设计参数规划 总部和分支站点均采用的是Internet链路。网络全局规划参数如表1和表2所示。 表1 网络设计参数（物理网络） 参数 数据 备注 传输网络 传输网络 Internet 使用系统默认数据。 路由域 Internet IPSec加密参数 认证算法 SHA2-256

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网络设计参数规划 总部和分支站点均采用的是Internet链路，且为双链路。网络全局规划参数如表1和表2所示。 表1 网络设计参数（物理网络） 参数 数据 备注 传输网络 传输网络 Internet Internet1 使用系统默认数据。 路由域 Internet Internet

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配置网络设计参数 前提条件 已规划好相关数据，并与客户达成一致，具体信息请参考网络设计参数规划。 操作步骤 在SD-WAN服务流程引导区域，单击“基础网络”。 配置WAN全局信息（物理网络）。 单击“全局配置”页签，继续单击“物理网络”。 图1 全局配置 > 物理网络 路由域和传输网络采用系统缺省数据，不需要配置。

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配置网络设计参数 前提条件 已规划好相关数据，并与客户达成一致，具体信息请参考网络设计参数规划。 操作步骤 在SD-WAN服务流程引导区域，单击“基础网络”。 配置WAN全局信息（物理网络）。 单击“全局配置”页签，继续单击“物理网络”。 图1 全局配置 > 物理网络 路由域和传输网络采用系统缺省数据，不需要配置。

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配置网络设计参数 前提条件 已规划好相关数据，并与客户达成一致，具体信息请参考网络设计参数规划。 操作步骤 在SD-WAN服务流程引导区域，单击“基础网络”。 配置WAN全局信息（物理网络）。 单击“全局配置”页签，继续单击“物理网络”。 图1 全局配置 > 物理网络 传输网络和路

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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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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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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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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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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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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架构，

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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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