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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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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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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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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Standard自动学习 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署。

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如何获得开发者认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，在线实验，相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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，制定平滑移植至鲲鹏计算平台的技术方案，包括组件替换、应用鲲鹏移植步骤等设计。 应用移植改造支持：该服务条目为具体移植改造的实施环节，首先支撑基础软硬件环境配置，然后进行组件替换开发和ARM适配开发等主要改造开发的指导工作。包括资源准备、基础软件环境准备、组件替换开发指导、AMR

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p设备发放功能）；如果是普通网关，或者是泛协议接入网关对子设备进行管理，请参考“gateway_demo”。 C版 SDK中有多个demo，该参考哪一个demo？ C版SDK中的demo是分不同场景的，直连设备建议参考“device_demo”；如果需要集成boostrap发放功

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客户协调软件厂商反馈《应用信息调研表》 应用移植评估 评估业务系统移植到鲲鹏平台的可行性 评估业务系统移植到鲲鹏平台的工作量 华为提交《应用鲲鹏移植评估报告》，客户确认报告内容，双方达成一致 移植迁移方案设计 设计合适的应用移植技术方案 设计云上架构和产品（如涉及） 设计合适的迁移技术方案 华为提交《移植和迁移实施方案》，客户确认报告内容，双方达成一致

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进入经典版开发环境 什么是开发环境 开发环境是开发者专门用于开发应用的环境，用户可根据需求自行开发配置各种逻辑模块化元素，从而创建各类应用。关于华为云Astro轻应用中环境的更多介绍，请参见基本概念。 进入经典版开发环境 使用华为账号，登录华为云网站，在顶部导航栏右侧单击“控制台”，进入华为云控制台。

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，必

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小型设备 基础版控制台 2 Atlas 500 Atlas 500 aarch64 小型设备 基础版控制台、专业版控制台 3 Bozz EC02 Bozz EC02 aarch64 小型设备 专业版控制台 4 Atlas 800 Atlas 800 aarch64 大型设备 专业版控制台

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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与客户进行前期需求调研，对训练营的内容、方向、受众等展开研讨，确定训练营方案。 《课件》（PDF版），《总结报告》 训练营课程开发 依照调研报告，输出训练营课程框架，组织方确认后组织开发提交课件。 训练营交付 提供讲师，完成训练营交付。根据培训交付的情况和反馈，完成总结。 服务周期

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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