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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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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组件技术栈类型选择Java。 源码/软件包 选择“源码仓库”，选择“GitHub”。 “授权信息”选择设置GitHub仓库授权时创建的授权信息。 “用户名/组织”选择Fork天气预报源码时登录您的GitHub使用的用户名。 “仓库名称”选择已Fork到您的GitHub下的天气预报源码仓库的名称，例如：weathermap。

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溯源码列表 功能介绍 溯源码列表 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/list 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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步骤1：安装案例源码包 前提条件 单击scene.zip，获取导入源码包，用于预置故障单流程场景涉及的对象和BPM活动。 操作步骤 登录AstroZero服务控制台，单击“旧版入口”，进入经典版应用开发页面。 在主菜单中，选择“管理”，进入经典版开发环境配置。 在左侧导航栏中，选择“应用管理

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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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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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访问日志的响应标记解读 UH（没有健康后端） 含义 UH（NoHealthyUpstream）表示上游服务没有健康的后端实例。 典型现象 目标服务的后端实例都不可用，如构造将目标服务的实例数设置为0。 典型日志 客户端日志。 应对建议 检查目标服务的负载配置，确认服务的实例均正常运行。

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代金券使用限制解读 阅读以下内容，您可以了解代金券的使用限制。 代金券使用限制 有效期：代金券存在有效期。若代金券还未到生效日期，请耐心等待代金券生效后再使用。若代金券已过期，则无法再使用。 适用产品：指代金券适用的产品范围或者不适用的产品范围，限定的是产品或者具体的产品规格。

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访问日志的响应标记解读 UH（没有健康后端） 含义 UH（NoHealthyUpstream）表示上游服务没有健康的后端实例。 典型现象 目标服务的后端实例都不可用，如构造将目标服务的实例数设置为0。 典型日志 客户端日志。 应对建议 检查目标服务的负载配置，确认服务的实例均正常运行。

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关联结果描述 failCount Integer 失败溯源码个数 failCodes Array of failCodes objects 失败溯源码列表 表7 failCodes 参数 参数类型 描述 code String 溯源码 状态码： 500 表8 响应Body参数 参数 参数类型

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，无需任何代码开发，自动生成满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

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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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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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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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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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结果，我们可以确定新代码和原有代码是否正确的集成在一起。 如果失败，开发团队就要停下手中的工作，立即修复它。（这正是丰田安灯系统的实践） 持续集成的目的是让正在开发的软件始终处于可工作状态。同时强调，代码的提交是一种沟通方式，而既然是沟通就需要频繁，下图中代码的提交过程，事实上就是各条分支之间的对话过程。

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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本文主要对HCIA-AI考试大纲进行介绍： 考试 考试代码 考试类型 试卷题型 考试时长 通过分数/总分 考试费用 HCIA-AI H13-311 笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 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、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。

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