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HCIP-AI 2.0

来源:腾科职业培训学校

  • 2022-07-30  -  2023-07-31 48课时(建议每周学习0小时)
  • 自主模式

已有304人报名学习

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HCIP-AI EI Developer V2.0的课程学习,定位于培养具有图像处理、语音处理、自然语言处理等基础理论知识,能够应用华为云EI等华为企业AI解决方案、通用开源框架、面向AI开发者的一站式开发平台ModelArts进行开发和创新的专业人才。

课程概览
一、课程简介
华为企业高级
AI开发工程师认证HCIP-AI-EI Developer V2.0 的内容包括:神经网络基础、图像处理理论和应用、语音处理理论和应用、自然语言处理理论和应用、ModelArts概览、图像处理实验、语音处理实验、自然语言处理实验、ModelArts平台开发实验。ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。相对于V1.0,HCIP-AI-EI Developer V2.0重点融入了ModelArts概览和开发实验,另外,部分新的EI云服务内容也进行了更新。

二、课程目标:
在本课程中,您将学习:
  • 了解人工神经网络与深度前馈网络
  • 掌握如何训练神经网络流程
  • 掌握梯度下降的方法以及反向传播的概念
  • 了解神经网络架构设计的因素
  • 掌握数字图像处理基础和图像预处理技术
  • 理解图像处理基本任务
  • 区分传统特征提取算法和深度学习卷积神经网络
  • 掌握语音处理的基本步骤
  • 掌握语音处理的主要技术
  • 了解自然语言处理基本知识
  • 掌握循环神经网络算法
  • 掌握自然语言处理关键技术
  • 了解自然语言处理的应用
  • 了解人工智能是一种新的通用目的技术

授课讲师

韩博

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章神经网络基础
  •     第1节深度学习预备知识
  •     第2节人工神经网络
  •     第3节训练神经网络
  •     第4节神经网络的架构设计
  • 第2章图像处理理论和应用
  •     第1节计算机视觉概览
  •     第2节数字图像处理基础
  •     第3节图像预处理技术
  •     第4节图像处理基本任务
  •     第5节特征提取和传统图像处理算法
  •     第6节深度学习和卷积神经网络
  •     第7节目标检测与目标分割
  • 第3章语音处理理论与实践
  •     第1节语音处理介绍
  •     第2节语音识别
  •     第3节语音合成
  •     第4节传统声学模型GMM-HMM
  •     第5节混合模型DNN-HMM
  •     第6节高级语音模型
  • 第4章自然语言处理理论和应用
  •     第1节自然语言处理理论和应用
  •     第2节自然语言处理任务与方法
  •     第3节自然语言处理应用系统
  • 第5章华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍
  •     第1节人工智能是一种新的通用目的技术
  •     第2节十大改变开创未来
  •     第3节华为的AI解决方案
  • 第6章ModelArts概览
  •     第1节ModelArts概览
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
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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