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华为人工智能基础
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HCIA-AI V3.0认证是基于HCIA-AI V1.0和HCIA-AI V2.0认证新开发的人工智能IA级别认证。3.0版本主要结合人工智能技术的发展趋势,华为在人工智能产业的布局与创新,充分吸取了已参培学员反馈的建议,从架构、内容、实验设计、前置课程构建等方面做出了改动。
课程概览
一、课程简介
华为认证HCIA-AI V3.0定位于培养和认证具备使用机器学习、深度学习等算法设计、开发AI产品和解决方案能力的工程师。
通过HCIA-AI V3.0认证,将证明您了解人工智能发展历史、华为昇腾AI体系和全栈全场景AI战略知识,掌握传统机器学习和深度学习的相关算法;具备利用TensorFlow开发框架和MindSpore开发框架进行搭建、训练、部署神经网络的能力;能够胜任人工智能领域销售、市场、产品经理、项目管理、技术支持等岗位。
二、课程目标
学完本课程后,您将能够:
- 掌握学习算法定义与机器学习的流程
- 了解常用机器学习算法
- 了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念
- 描述神经网络的定义与发展
- 熟悉深度学习神经网络的重要“部件”
- 熟悉神经网络的训练与优化
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描述深度学习框架是什么
- 掌握TensorFlow 2的基本语法与常用模块
- 掌握MNIST手写体数字识别实验的流程
- 描述MindSpore是什么
- 了解AI芯片的概览
- 了解华为Atlas人工智能计算平台
- 掌握华为HiAI平台的使用方法
- 了解HiAI平台的强大功能
- 了解华为云EI生态及EI相关服务
- 了解华为ModelArts平台,掌握平台的操作方法
- 了解华为云EI的相关应用领域
授课讲师
工作经验: 2年java和android开发经验 曾任汇迪能源公司 软件工程师 项目经验: 曾参与云埔O2O支付业务,卡卷等业务的云埔App开发,汇迪能源公司内部人员管理APP开发、海派海印图片处理相框销售的APP开发。 特长和技能: 熟练掌握javase和Android等开发,熟练掌握SQLServer,Oracle等数据库,对android开发各个方面有深刻了解。熟悉掌握android各大基本框架的使用,对一些新框架和组件都有过深入的研究和应用。熟悉深度学习框架tensorflow,熟悉神经网络的各种模型,如:深度神经网络,卷积神经网络 教学特色: 对课程讲解深入浅出,通俗易懂,举例形象深刻,理论联系实践,对学生学习要求严格,但能深入了解学生的学习和生活状况,循循善诱,平易近人;注意启发和调动学生的积极性,课堂气氛较为活跃;例题丰富,不厌其烦,细心讲解,虚心并广泛听取学生的意见和反馈信息,做到及时修正和调整自己的知识的传授方式。
课程大纲
- 第1章人工智能概览
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    第1节 人工智能概述 试听
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    第2节 人工智能的技术领域与应用领域
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    第3节 华为人工智能发展战略
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    第4节 人工智能的争议
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    第5节 人工智能的未来展望
- 第2章机器学习概览
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    第1节 机器学习算法
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    第2节 机器学习的分类
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    第3节 机器学习的整体流程
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    第4节 其他机器学习重要方法
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    第5节 机器学习的常见算法
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    第6节 案例讲解
- 第3章深度学习概览
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    第1节 深度学习简介
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    第2节 训练法则
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    第3节 激活函数
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    第4节 正则化
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    第5节 优化器
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    第6节 神经网络类型
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    第7节 常见问题
- 第4章业界主流开发框架
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    第1节 深度学习开发框架简介
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    第2节 TensorFlow 2基础
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    第3节 TensorFlow 2常用模块介绍
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    第4节 深度学习开发基本步骤
- 第5章华为AI开发框架Mindspore
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    第1节 AI框架发展趋势和面临的挑战
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    第2节 MindSpore开发框架简介
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    第3节 MindSpore开发与应用
- 第6章Atlas人工智能计算平台
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    第1节 AI芯片概览
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    第2节 昇腾芯片硬件架构
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    第3节 昇腾芯片软件架构
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    第4节 华为Atlas人工智能计算平台
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    第5节 Atlas的行业应用
- 第7章华为智能终端AI开放平台
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    第1节 AI产业生态
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    第2节 HUAWEI HIAI平台介绍
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    第3节 基于HIAI平台开发APP
- 第8章华为云企业智能运用平台
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    第1节 华为云EI概览
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    第2节 EI智能体
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    第3节 AI服务
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    第4节 华为云EI应用案例
实验列表
- 实验名称机器学习概览
- 实验描述本实验所使用的开发环境是基于ModelArts华为云平台操作,环境的具体搭建可以参照《HCIA-AI V3.0实验环境搭建指南》;由于本案例使用的数据集样本量较小,且数据来自于scikit-learn自带的开源波士顿房价数据。波士顿房价预测项目是一个简单的回归模型,通过该项目的学习可以学会一些关于机器学习库sklearn的基本用法和一些基本的数据处理方法。
- 实验名称TensorFlow2基础
- 实验描述本实验主要是TensorFlow 2的张量操作,通过对张量的一系列操作介绍,可以使学员对TensorFlow 2的基本语法有所了解。,包括张量的创建、切片、索引、张量维度变化、张量的算术运算、张量排序中介绍TensorFlow 2的语法。
- 实验名称TensorFlow 2常用模块介绍
- 实验描述本节将为大家介绍TensorFlow 2常用模块,主要包括: tf.data:实现对数据集的操作; 包括读取从内存中直接读取数据集、读取CSV文件、读取tfrecord文件和数据增强等。 tf.image:实现对图像处理的操作; 包括图像亮度变换、饱和度变换、图像尺寸变换、图像旋转和边缘检测等操作。 tf.gfile:实现对文件的操作; 包括对文件的读写操作、文件重命名和文件夹操作等。 tf.keras:用于构建和训练深度学习模型的高阶API; tf.distributions等等。 本节我们将重点聚焦到tf.keras模块,为后面深度学习建模打下基础。
- 实验名称利用TensorFlow进行手写数字识别
- 实验描述手写数字识别是常见的图像识别任务,计算机通过手写体图片来识别图片中的字,与印刷字体不同的是,不同人的手写体风格迥异,大小不一,造成了计算机对手写识别任务的困难,此项目通过应用深度学习和tensorflow工具对MNIST手写数据集进行训练并建模。 所以本章主要介绍TensorFlow计算的基本流程,以及构建网络的基本要素。
- 实验名称图像分类
- 实验描述本实验是关于计算机视觉中的一项基本任务,即图像识别。需要使用Numpy模块和TensorFlow模块,Numpy模块主要用于创建图像对象,TensorFlow框架主要用于创建深度学习算法和构建卷积神经网络(CNN)。本实验基于CIFAR10数据集识别图像类别。
- 实验名称MindSpore基础
- 实验描述本实验主要是介绍MindSpore的张量数据结构,通过对张量的一系列操作介绍,可以使学员对MindSpore的基本语法有所了解。
- 实验名称MNIST手写体字符实验
- 实验描述本实验实现的是深度学习领域的经典案例——MNIST手写体字符识别实验。
- 实验名称基于华为云的图像识别
- 实验描述图像标签-自然图像的语义内容非常丰富,一个图像包含多个标签内容,图像标签可识别三千多种物体以及两万多种场景和概念标签,更智能、准确的理解图像内容,让智能相册管理、照片检索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 翻拍识别-零售行业通常根据零售店的销售量进行销售奖励,拍摄售出商品的条形码上传后台是常用的统计方式。翻拍识别利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄,还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别,可以检测出经过二次处理的不合规范图片,使得统计数据更准确、有效。
- 实验名称基于华为云的文字识别
- 实验描述文字识别(Optical Character Recognition,OCR)是指对图像文件的打印字符进行检测识别,将图像中的文字转换成可编辑的文本格式。OCR以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。
- 实验名称基于华为云的内容审核
- 实验描述随着互联网的飞速发展和信息量猛增,大量色情、暴力、政治敏感等不良信息夹杂其中,若不做好内容审核,不良内容会让用户产生反感,从而降低产品使用频率,最终远离产品。内容审核对用户上传的图片、文字、视频进行内容审核,自动识别涉黄、 暴恐、政治敏感信息。内容审核以开放API (Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系 统,提升业务效率。 图像内容检测:利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黄内容等,帮助业务规避违规风险。
- 实验名称基于华为云的语音合成和语音识别
- 实验描述华为云上的语音交互服务中,有语音合成和语音识别服务,本实验的内容是定制版语音合成和定制版的一句话识别服务。 语音合成(Text To Speech,TTS),又称文语转换,是一种将文本转换成逼真语音的服务。语音合成以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果,将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择、自定义音量、语速,为企业和个人提供个性化的发音服务。 语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR),将口述音频转换为文本。语音识别以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取语音识别结果。当前语音识别提供了短语音识别和长语音识别功能,短语音识别对时长较短的语音识别速度更快,长语音识别对时长较长的录音文件转写效果更好。
节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
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第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
第8节 | 17:00 - 17:40 |
天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
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第五章 华为AI开发框架Mindspore
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第四章 业界主流开发框架
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第三章 深度学习概览
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