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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介绍Python编程相关的基础知识 人工智能数学基础 介绍数学与人工智能的关系，线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验 介绍Python编程基础实验相关知识

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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 介绍语言处理相关知识，传统

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实验对我课程学习有什么帮助？ 每个微认证的实验与课程相匹配，通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解，获得场景化的技能提升。 父主题： 微认证实验常见问题

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进行管理维护，学生一键进入实验操作、老师远程监管，降低运维工作量。 高可用：在实验、项目实训中，利用华为云构建高可用的实验环境，通过 弹性云服务器 E CS 、云容器引擎CCE规模化、快速高效的创建虚拟机、容器实验环境，深度集成华为云虚拟化的能力，提高平台实验环境的并发规模。 产业融通：

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为什么部分微认证实验环境跳转到了“KooLabs云实验”相关实验？ KooLabs云实验是华为云官方实验平台，一键创建实验环境。部分微认证实验是通过“KooLabs云实验”完成的，相比“下载手册”在本地开展实验的方式，开发者通过KooLabs云实验实验手册指导，快速体验华为云服务

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供前沿的虚拟仿真实验环境，提升教学质量，增强学员的实际操作能力。 企业内部需要进行技术培训或技能提升的团队，可以借助造风者平台的丰富实验资源和远程真机功能，为员工提供实践的学习体验。 需要开展远程教育和在线实践教学的高校和职业院校，可以利用造风者平台快速搭建实验环境，实现线上线下教学的无缝对接。

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增强型跨源连接相关API 创建增强型跨源连接 删除增强型跨源连接 查询增强型跨源连接列表 查询增强型跨源连接 绑定队列 解绑队列 修改主机信息 查询增强型跨源授权信息 创建路由 删除路由

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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、华为昇腾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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添加实验 操作流程 引用实验的基本操作流程如下： 操作步骤 进入Classroom的个人中心，在“教学空间 > 教学课程”中选择课堂,进入课堂详情。 单击“实验”。 如没有实验，提示“添加实验”。 单击“添加实验”添加所需实验，实验来源为自己创建或购买。 选中目标实验之后，单击右下角进行添加。

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下发实验 背景信息 为实现教学任务，老师可将指定的实验下发给指定学生或全部学生。 操作流程 引用实验的基本操作流程如下： 操作步骤 进入Classroom的个人中心，在“教学空间 > 教学课程”中选择课堂,进入课堂详情。 选择“实验”页签，并选择目标实验。 单击进入“实验发布”页面，设置实验发布的必要信息。

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实验账号 实验界面左上角提供了实验账号，账号名是Sandbox-xxx（每次进入实验随机分配），用户名是Sandbox-user，如下文截图所示。 在实验桌面中登录提供的实验账号进行实验操作及购买相关服务，将不会在个人账号中产生任何资源购买的费用。点击右上角箭头按钮可收起实验账号框。

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实验手册 实验手册提供了实验所有操作步骤及参数的提示内容，包含实验中需要注意的提醒事项。实验手册左侧是实验手册导航，点击后可跳转对应实验步骤内容，当成功完成当前步骤时，对应导航条会点亮变绿且自动滑动到下一步骤操作提示。 父主题： 实验界面介绍

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实验简介 当前为公测阶段，实验室环境仅验证过海康DS-2CD2Q10FD-IW摄像头，其余型号当前无验证不保证支持。 视频数采，提供网络监控摄像头的接入能力，通过Onvif协议实现和设备的交互，实现监控视频数据的采集、推送、预览等。 父主题： 基于IoT边缘实现视频数采（Onvif协议）

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实验简介 OT数采配置，提供了在IoT边缘控制台简单配置，实现OT数采（DCS、PLC、OPCUA等）。 通过本实验，您将能够： 了解并掌握IoT边缘服务的功能特点与使用方法。 掌握将OT设备的数据上报云端的方法。 OT数采流程介绍 父主题： 基于IoT边缘实现OT数采（Modbus-TCP）

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实验简介 业务应用自定义配置，提供了在IoT边缘控制台，能够基于模板对自己所管理的模块进行配置。 通过本实验，您将能够： 了解并掌握创建节点的详细流程。 了解并掌握自定义业务应用模板的创建、更新等管理动作，以及自定义模板的书写格式。 了解并掌握业务应用与业务模板建立关联关系的操作步骤。

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型精度。 数据增强： 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。

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实验进度 实验界面右上角展示了当前实验进度，便捷了解当前实验进度。 父主题： 实验界面介绍

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实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题： 横向联邦学习场景

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实验简介 本实验将指导您搭建一个基于IoT边缘服务的边缘节点，并通过边缘节点实现设备通过原生MQTT协议以设备直连边缘节点模式接入。 通过本实验，您将能够： 了解并掌握IoT边缘服务的功能特点与使用方法。 掌握设备通过IoT边缘节点接入物联网平台的方法。 掌握MQTT.fx模拟器的用法。

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