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- 掌握基本技能 內(nèi)容精選 換一換
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據(jù)庫提出了更高的要求，學習該課程能迅速了解華為 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 的功能特性和應用；幫您掌握華為 云數(shù)據(jù)庫 的基本操作和管理。 課程目標 通過學習該課程能夠掌握以下知識和能力。熟悉數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品功能和特性；熟練掌握數(shù)據(jù)庫購買、配置、管理的基本操作；了解數(shù)據(jù)庫在基本方案中的作用和 數(shù)據(jù)庫遷移 思路。 立即學習來自：專題用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術(shù)特點。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理來自：百科
- 掌握基本技能 相關(guān)內(nèi)容
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ensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。 目標學員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：描述深度學習框架是什么；列舉主流深度學習來自：百科學模型之上，想要了解人工智能必須先掌握必備的一些數(shù)學基礎(chǔ)知識。 課程簡介 人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，本課程為大家介紹AI中所用到的數(shù)學基礎(chǔ)知識。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識及應用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識及應用。來自：百科
- 掌握基本技能 更多內(nèi)容
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置的模型進行重訓練，快速構(gòu)建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云來自：百科![]()
包。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。來自：百科![]()
了解 區(qū)塊鏈 ：對區(qū)塊鏈的技術(shù)起源、發(fā)展、原理及應用前景有系統(tǒng)性的了解 2. 掌握開發(fā)知識：掌握區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)開發(fā)知識，更加快速、深入的投入到工作實踐中 3. 掌握區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)應用：掌握區(qū)塊鏈從加密數(shù)字貨幣到金融等領(lǐng)域的商業(yè)應用 4. 擴展開發(fā)思路：掌握區(qū)塊鏈的跨云部署和云上云下結(jié)合的部署方案，擴展開發(fā)思路來自：百科![]()
工具使用等內(nèi)容，讓你系統(tǒng)性掌握Kafka。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、熟悉Kafka入門基礎(chǔ)知識； 2、掌握Kafka生產(chǎn)消息、消費消息實操； 3、掌握Kafka生產(chǎn)/消費代碼的編寫； 4、了解華為云Kafka服務(wù)架構(gòu)與機制； 5、掌握Kafka常用工具，查詢消費組信息、監(jiān)控數(shù)據(jù)等。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫提出了更高的要求，學習該課程能迅速了解華為云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的功能特性和應用；幫您掌握華為云數(shù)據(jù)庫的基本操作和管理。 課程目標：通過該課程能夠掌握以下知識和能力。熟悉數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品功能和特性；熟練掌握數(shù)據(jù)庫購買、配置、管理的基本操作。 立即學習 人人學云網(wǎng)絡(luò) 本課程涵蓋虛擬私有云VP來自：專題![]()
課程目標 學完本課程后，您將能夠：了解云上客戶的安全訴求和安全生態(tài)；描述華為 云安全 服務(wù)產(chǎn)品體系；掌握華為云安全服務(wù)的概念、主要功能、應用場景；掌握華為云安全服務(wù)的原理與特點；掌握華為云安全服務(wù)的申請和使用。 課程大綱 1. 華為云安全服務(wù)基礎(chǔ) 2. 華為云安全服務(wù)介紹 華為云來自：百科![]()
Engine開發(fā)平臺的能力介紹，讓初學者快速掌握開發(fā)平臺的基礎(chǔ)功能和使用方法。 課程簡介 本課程主要是介紹ABC開發(fā)平臺studio的業(yè)務(wù)能力，包括對象，模型，業(yè)務(wù)，流程，標準頁面，高級頁面的開發(fā)，同時也提供也一些案例。 課程目標 通過本視頻課程掌握智慧園區(qū)應用開發(fā)平臺的能力和開發(fā)方法，掌握如何創(chuàng)建系統(tǒng)的前來自：百科![]()
以ServiceComb微服務(wù)框架為基礎(chǔ)，在ServiceStage上搭建一個天氣預報應用。 實驗目標與基本要求 本實驗將使您了解到： 1.掌握云上工程構(gòu)建方法； 2.掌握云上應用的創(chuàng)建與部署； 3.掌握云上治理方法。 實驗摘要 實驗準備：預置環(huán)境和登錄華為云賬號 1.獲取微服務(wù)源碼 2.準備RDS數(shù)據(jù)庫 3.準備K8S集群來自：百科![]()
示，以安裝部署、運維操作類為主，通過視頻學習能基本掌握鯤鵬桌面云安裝部署、日常運維及操作演示。 課程目標 本課程主要面向一線產(chǎn)品經(jīng)理、服務(wù)人員以及渠道合作伙伴工程師。學習本課程： 1.了解并掌握平臺的安裝部署配置； 2.了解并掌握桌面云基本運維管理操作； 3.具備獨立完成桌面云PoC測試能力。來自：百科![]()
速業(yè)務(wù)發(fā)展，造福社會。 目標學員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：了解華為云EI生態(tài)及EI相關(guān)服務(wù)。了解華為ModelArts平臺，掌握平臺的操作方法。 課程大綱 1. 華為云EI概覽來自：百科![]()
LiteOS簡介、華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺 介紹、內(nèi)核開發(fā)實戰(zhàn)、LiteOS移植、設(shè)備調(diào)測。通過深入分析實戰(zhàn)案例智慧農(nóng)業(yè)的代碼，輕松掌握LiteOS移植，以此類推，快速掌握物聯(lián)網(wǎng)其他典型場景（智慧路燈、智慧煙感、智慧物流、智慧井蓋以及人體紅外感應）開發(fā)。 目標學員 本課程適合所有參加華為IC來自：百科![]()
0認證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護的人員 課程目標 完成該項目培訓后，您將能夠： 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握圖像處理理論和應用 掌握語音處理理論和應用 掌握自然語言處理理論和應用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案 了解ModelArts概覽 具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應用能力來自：百科![]()
通過本課程的學習，使學員： 1、掌握有監(jiān)督學習，包括線性回歸，邏輯回歸，KNN，樸素貝葉斯，SVM,決策樹等算法的基礎(chǔ)知識及應用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識及應用。 3、掌握無監(jiān)督學習包括聚類算法的基礎(chǔ)知識及應用。 4、掌握分類問題，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識及應用。來自：百科![]()
能開發(fā)，幫助開發(fā)者掌握基于 HiLens Kit開發(fā)商用AI應用部署。 課程簡介 本課程學習離線轉(zhuǎn)換模型適配D芯片運行，同時學習開發(fā)工程項目，通高級案例學習，掌握AI算法商業(yè)應用開發(fā)。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1. 了解模型轉(zhuǎn)換。 2. 學習并掌握高級技能開發(fā)等。 課程大綱來自：百科![]()
本課程主要內(nèi)容包括DGC數(shù)據(jù)集成模塊運維、數(shù)據(jù)開發(fā)模塊運維、 數(shù)據(jù)管理 模塊運維。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握DGC數(shù)據(jù)集成模塊常用運維能力。 2、掌握DGC數(shù)據(jù)開發(fā)模塊常用運維能力。 3、掌握DGC數(shù)據(jù)管理模塊常用運維能力。 課程大綱 第1章 DGC業(yè)務(wù)對接實踐 第2章 DGC操作指南 第3章來自：百科
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