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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后续处理 创建快速体检任务后，在“评估管理>评估任务”界面中，您还可以做如下操作： 查看执行中的快速体检任务扫描状态。 单击“操作”列的“停止”，中断执行中的快速体检任务。 单击“操作”列的“再次扫描”，重新执行历史快速体检任务。 单击“操作”列的“删除”，删除历史快速体检任务。 父主题：

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全量的免费安全体检，自动执行扫描检测时间为每月1号凌晨5点。 CCE集群如要开启免费体检，可在购买CCE时选择使用安全服务，或在集群配置中心开启安全服务。在首次开启免费体检时，HSS会立即执行一次体检，后续每月1号凌晨5点执行一次体检。 主机免费体检报告中单一体检项仅支持展示总结

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华为人工智能工程师培训 培训简介 基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次工业革命正将人们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术和应用与

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华为企业人工智能高级开发者培训 培训简介 基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次工业革命正将人类带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术

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数据标注 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图

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数据标注 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图

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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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物体检测 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对物体检测场景，开始标注前，您需要了解： 图片中所有目标物体都要标注。

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您可以在技术支持人员的协助下，对测试结果不符合推荐值的项采取相应措施对网络健康度加以改善。 单击，进入“历史记录”页面，单击： 单击，可以选择导出体检报告 单击，可以选择对比体检报告 单击，可以删除选择的体检报告 父主题： 使用CloudCampus APP现场验收（安卓版）

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您可以在技术支持人员的协助下，对测试结果不符合推荐值的项采取相应措施对网络健康度加以改善。 单击，进入“历史记录”页面，单击： 单击，可以选择导出体检报告 单击，可以选择对比体检报告 单击，可以删除选择的体检报告 父主题： 使用CloudCampus APP现场验收（安卓版）

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您可以在技术支持人员的协助下，对测试结果不符合推荐值的项采取相应措施对网络健康度加以改善。 单击，进入“历史记录”页面，单击： 单击，可以选择导出体检报告 单击，可以选择对比体检报告 单击，可以删除选择的体检报告 父主题： 使用CloudCampus APP现场验收（安卓版）

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物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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活体检测 动作活体检测 静默活体检测 父主题： API

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您可以在技术支持人员的协助下，对测试结果不符合推荐值的项采取相应措施对网络健康度加以改善。 单击，进入“历史记录”页面，单击： 单击，可以选择导出体检报告 单击，可以选择对比体检报告 单击，可以删除选择的体检报告 父主题： 使用CloudCampus APP现场验收（安卓版）

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您可以在技术支持人员的协助下，对测试结果不符合推荐值的项采取相应措施对网络健康度加以改善。 单击，进入“历史记录”页面，单击： 单击，可以选择导出体检报告 单击，可以选择对比体检报告 单击，可以删除选择的体检报告 父主题： 使用CloudCampus APP现场验收（安卓版）

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物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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您可以在技术支持人员的协助下，对测试结果不符合推荐值的项采取相应措施对网络健康度加以改善。 单击，进入“历史记录”页面，单击： 单击，可以选择导出体检报告 单击，可以选择对比体检报告 单击，可以删除选择的体检报告 父主题： 使用CloudCampus APP现场验收（安卓版）

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足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化

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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中，

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