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本案例通過Ollama部署DeepSeek，并構建Agent科研助手。來自：其他本課程主要講述AI應用測試的主要流程和方法。來自：其他
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本課程主要介紹HarmonyOS領域AI大模型在鴻蒙原生應用高效開發(fā)中的應用。通過智能代碼輔助、智能問答、萬能卡片生成三大場景，展示當前進展和技術揭秘，助力開發(fā)者高效開發(fā)鴻蒙應用。來自：其他HCIA-AI V3.0系列課程。華為云EI是企業(yè)智能的使能者，基于AI和大數(shù)據(jù)技術，通過云服務的方式（公有云、專屬云等模式），提供一個開放的、 可信的、智能的平臺，結合產(chǎn)業(yè)場景，使能企業(yè)應用系統(tǒng)能看、能聽、能說，具備分析和理解圖片、視頻、語言、文本等 能力，讓更多的企業(yè)便捷的使來自：其他
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當Python遇見人工智能，會擦出怎樣的花火？本課程教您如何構建屬于自己的AI應用，帶您接軌當下最流行技術圈層。來自：其他![]()
主要講述Agent的原理及應用Agent的方式，并且學會如何基于DeepSeek進行Agent實踐，學會根據(jù)場景定制化科研文獻綜述助手。來自：其他![]()
Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹特征選擇和降維技術，作為數(shù)據(jù)挖掘工程中的重要環(huán)節(jié)，特征選擇和數(shù)據(jù)降維兩種技術都可以提升模型的性能、可用性或模型運行效率，也是深入理解數(shù)據(jù)、梳理建模思路的重要過程。來自：其他![]()
Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要介紹了機器學習中常見的有監(jiān)督學習算法，包括：線性回歸、邏輯回歸、KNN、樸素貝葉斯、決策樹以及集成算法。學完本課內(nèi)容后，您將能夠有效掌握有監(jiān)督學習的相關算法及其對應的應用場景。來自：其他![]()
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本案例將詳細介紹如何利用ModelArts的 數(shù)據(jù)管理 功能，對一份數(shù)據(jù)集進行在線智能標注和數(shù)據(jù)集統(tǒng)計特征分析，最后將已完成標注的數(shù)據(jù)集分享發(fā)布至AI Gallery社區(qū)，方便他人下載使用。來自：其他![]()
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進入到物聯(lián)網(wǎng)時代，To B場景下的海量設備接入對平臺提出了更高的協(xié)議可擴展性，可靠性，業(yè)務可持續(xù)性等方面的需求。本次課程主要介紹物聯(lián)網(wǎng)設備接入、設備管理云服務的最新特性：云化架構，自動化工程能力，灰度發(fā)布能力，超大容量擴展架構，可靠性容災能力等等。來自：其他![]()
的能力 智能信息過濾和圖片鑒別的應用場景 實現(xiàn)智能信息過濾和圖片鑒別的華為云實踐 智能信息過濾和圖片鑒別的概述 實現(xiàn)智能信息過濾和圖片鑒別所需的華為云技術 了解智能信息過濾和圖片鑒別的應用場景 進行智能信息過濾和圖片鑒別的華為云實踐 解智能信息過濾和圖片鑒別 掌握實現(xiàn)智能信息過濾和圖片鑒別所需的華為云技術來自：其他![]()
Big Data-Data Mining系列課程。本課程主要講述在實際數(shù)據(jù)挖掘的項目中，如何對已選模型進行優(yōu)化及評估，包括最優(yōu)化模型、模型評估與選擇與正則化等內(nèi)容。學完本課內(nèi)容后，您將能夠掌握回歸、分類、聚類等不同算法的模型評估與優(yōu)化。來自：其他![]()
Big Data-Data Mining系列課程。MLlib是Spark的機器學習（Machine Learning）庫，旨在簡化機器學習的工程實踐工作，并方便擴展到更大規(guī)模。Spark MLlib由一些通用的學習算法和工具組成，包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾、降維等，同時還包括底層的優(yōu)化原語和高層的管道API。來自：其他![]()
HCIP-Big Data Developer系列課程。本課主要給大家講解了大數(shù)據(jù)離線批處理的概念，應用場景，常用組件的使用方法，以及簡單介紹了離線批處理實戰(zhàn)。基礎的部分是大數(shù)據(jù)離線批處理概念和應用場景。難點是各個組件的具體使用，以及組件之間的組合使用。來自：其他![]()
提升Python程序設計能力，語音處理基礎能力 使用語音交互服務實現(xiàn)AI語音交互能力，提升自身編碼能力 語音處理技術 智能語音識別計算器 華為云EI-語音交互API服務介紹 了解語音處理技術基本原理 了解如何使用SDK完成智能語音識別計算器實踐 了解華為云EI語音交互服務來自：其他![]()
本課程主要介紹智能小鴻AI作詩之藏頭詩開發(fā)實現(xiàn)的理論與實踐學習；具體內(nèi)容包括整體效果說明展示，UX設計與組件功能實現(xiàn)，布局構建，UI構建，功能實現(xiàn)及學習實踐效果驗證。來自：其他![]()
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本課程聚焦于openGauss數(shù)據(jù)庫的AI能力，通過實際操作驗證其AI特性功能的效能。借助華為開發(fā)者空間提供的環(huán)境，學員將完成AI智能索引推薦和參數(shù)自調(diào)優(yōu)實踐，深入理解數(shù)據(jù)庫與AI融合帶來的性能優(yōu)化效果，掌握相關工具的使用方法，提升數(shù)據(jù)庫開發(fā)與運維能力。來自：其他
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