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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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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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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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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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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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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在“实例管理”页面，单击目标实例名称，进入实例概览页面。 单击“自动变配”后的“变配历史”。 在弹框中查看历史变配任务，包含变配时间、变配类型、状态及原配置和目标配置。 父主题： 变更实例配置

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观测窗口期最小值为5分钟。 升配规格上限 自动升配的规格上限。触发自动升配后，会逐级升配至规格上限。每次升配一级规格，升配完成后进入静默期。 升配CPU使用率阈值 自动规格升配的CPU使用率触发阈值。当CPU在窗口期内的平均使用率大于设定值时，就会触发自动规格升配。 自动降配 根据实际业务选择是否打开自动降配的开关

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机状态或者选择“包年/包月”计费模式。 G5型 弹性云服务器 ，需在弹性 云服务器 创建完成后配置GRID License使用。 使用公共镜像创建的G5型弹性云 服务器 默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID License需自行购买和配置使用，请提前确认云GRID驱动版本是否符合需求，并配置GRID

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构 弹性云服务器实例主要包含两种架构，x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC（Complex Instruction Set Computer），CISC是一种计算机体系结构，其中每个指令可以执行一些

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时，工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核。许多应用对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作。有些应用对CPU敏感，对于CPU敏感型应用，您可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为应用分配独占核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 增强型CPU管理策

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原因74300：单板上数据面CPU使用率超过告警阈值，数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 处理步骤 原因74299：在不区分业务的情况下，单板CPU利用率超过设定的过载门限。 执行display cpu-usage命令查看CPU使用率及其过载门限值。 如果CPU使用率高于过载门限值，则请执行步骤2。

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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s，参考如下表格规则重置参数值： 表2 CPU变更场景下重置参数值 场景 参数值无修改 参数值有修改 升配（CPU升高） 重置为新规格的默认值 在修改值与新规格默认值之间优先取较大的值，即Max(default，custom) 降配（CPU降低） 重置为新规格的默认值 在修改值与

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布 发布课程：必填信息录入完成后，即可发布课程，如果课程包含需转码/合成的课件，将在完成后自动发布 课程审批：如果已开启课程审批，将进入审批流程进行确认，审批通过后自动发布 课程通知：课程发布后，将自动在消息中心/学习动态中通知学员 父主题： 知识库

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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s，参考如下表格规则重置参数值： 表2 CPU变更场景下重置参数值 场景 参数值无修改 参数值有修改 升配（CPU升高） 重置为新规格的默认值 在修改值与新规格默认值之间优先取较大的值，即Max(default，custom) 降配（CPU降低） 重置为新规格的默认值 在修改值与

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