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通過學(xué)習(xí)AI相關(guān)技術(shù)，包括AI Agent的構(gòu)建與應(yīng)用、Langchain框架的使用，了解其在任務(wù)自動化、智能對話系統(tǒng)構(gòu)建等方面的能力，體驗AI的強大功能并將其應(yīng)用于實際工作場景中。來自：其他本課程為AI全棧成長計劃第二階段課程：AI進階篇。本階段將由華為AI專家?guī)鷮W(xué)習(xí)AI開發(fā)兩大熱門領(lǐng)域：圖像分類和物體檢測的模型開發(fā)，正式入門AI代碼開發(fā)！來自：其他
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本課程主要講述AI原生應(yīng)用的基本概念、核心特點及典型應(yīng)用場景，詳細闡述華為云應(yīng)用平臺AppStage與華為云AI原生應(yīng)用引擎的產(chǎn)品優(yōu)勢、功能及應(yīng)用場景，最后通過一個規(guī)劃旅游行程實踐具體介紹Agent的編排使用。來自：其他歡迎進入《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》課程學(xué)習(xí)活動，立即報名學(xué)習(xí)，了解更多的活動規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術(shù)推向了第三次高潮，在AI技術(shù)火熱的背后仍然要回歸理性，正確的認(rèn)識AI。來自：其他
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HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實來自：其他![]()
HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述華為AI開發(fā)框架Mindspore。首先介紹Mindspore的結(jié)構(gòu)以及設(shè)計 思路，接下來通過AI計算框架的問題與難點，介紹Mindspore的特性。最后通過基 于Mindspore的開發(fā)與應(yīng)用來進入了解這一開發(fā)框架。來自：其他![]()
華為云AI論文精讀會2021邀請計算機視覺、遷移學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法，讓更多人來低門檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自電子科技大學(xué)的鄧金紅，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《Domain Adaptive Faster來自：其他![]()
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北京老炮兒--華為云ModelArts產(chǎn)品經(jīng)理旭哥、華為云AI開發(fā)者生態(tài)經(jīng)理Richard強與大家在線共話AI，一起探討企業(yè)級AI開發(fā)平臺的定義和特性，通過詳細介紹華為云ModelArts平臺的企業(yè)級特性及其背后的產(chǎn)品邏輯，將基于ModelArts平臺特性為您展示具體的案例實操演示。來自：其他![]()
本課程主要介紹在AI技術(shù)快速發(fā)展的背景下，如何通過補全知識、定義代碼范式來增強AI輔助代碼生成的準(zhǔn)確性。重點分享如何利用Prompt工程、RAG技術(shù)等手段，提高AI輔助Java代碼生成的準(zhǔn)確性。來自：其他![]()
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