西安华为深度学习研究_深度学习模型预测-华为云

深度学习模型预测

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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什么是医疗智能体

内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据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

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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新建研究

新建研究进入“专题”页面，单击“新建研究”。图1 新建研究参考表1，设置运行信息。表1 参数说明参数说明选择项目选择创建好，并带有数据的项目。研究名称可自定义研究名称。流程选择资产市场中订阅的Docking Summary流程。配体分子选择上传的配体小分子文件。

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华为人工智能工程师培训

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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ModelArts与DLS服务的区别？

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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迁移学习

迁移学习如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。进行特征迁移前，请先完成如下操作：将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。创建迁移数据

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学习项目

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。学习设置：防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。更多设置：添加协同人

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HCIA-AI

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% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台

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华为企业人工智能高级开发者培训

介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型自然语言处理理论和应用技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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学习空间

学习空间我的课堂 MOOC课程我的考试

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学习任务

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

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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虚拟药物筛选简介

工作。为了全面、系统地评估药物对新冠病毒所有靶点蛋白的结合情况，华为云EI 医疗智能体团队与华中科技大学同济医学院基础医学院、华中科技大学同济医学院附属武汉儿童医院、西安交通大学第一附属医院、中科院北京基因组研究所迅速成立联合团队，从新冠病毒蛋白序列开始，针对所有21个靶点蛋白进

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AI药物研究

AI药物研究父主题：图解医疗智能体

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AI开发基本流程介绍

AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。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

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自动学习

。自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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IAM 身份中心

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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自动学习

自动学习准备数据模型训练部署上线模型发布

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可信分布式身份服务 TDIS

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？更多远程登录应用容器化改造介绍

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