本课程主要介绍昇腾AI计算解决方案的架构，软件栈能力，和相关案例分享。

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资源专属服务是面向企业、政府、金融等客户，提供专属的计算、存储资源池及配套的云服务解决方案。租户独享专属资源池及配套云服务。专属资源池与公共租户资源物理隔离，满足特定性能、应用及安全合规等要求，为客户提供可靠、便捷的云上“头等舱”。

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HCIA- GaussDB 系列课程。华为的GaussDB支持基于C、Java等应用程序的开发。了解它相关的系统结构和相关概念，有助于更好地去开发和使用 GaussDB数据库 。 本课程讲述了GaussDB的所有工具使用，方便用户学习和查看。学习本课程之前，需要了解操作系统知识，C/Java语言，熟悉C/Java的一种IDE与SQL语法。

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Python作为目前最为流行的一种编程语言，拥有数十万的工具包，包含了非常多的领域，如：用于数据分析和计算的numpy、pandas； 数据可视化 工具matplotlib等。

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深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、 语音识别 、 自然语言处理 、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。

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图网络是表征学习中兴起的一个新方向，为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍

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浙江大学教授分享基于昇腾如何实现在视频中去除杂物和路人，形成高清实景的视频导航。

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机器学习是人工智能领域的基础研究方向之一，包括很多大家耳熟能详的算法。人工智能技术可谓构建在算法之上，我们需要运用算法去实现我们的想法，因此，想要了解人工智能技术，也需要学习常用的机器学习相关算法。

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Python是近几年最为流行的编程语言之一，它有着优雅的语法和丰富的工具库。相比于java和C语言而言，Python的门槛更低、更加灵活易于被人读懂。

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本课程是由华为NAIE的赖老师，介绍华为NAIE联邦学习服务。NAIE联邦学习服务基于联邦学习框架，利用本地数据训练，用加密方式交换更新的模型参数（不交换数据本身），帮助用户在满足隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。

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结合语音识别和 语音合成 的原理，通过华为云SIS服务实现自己的 语音交互 小程序 提升Python程序设计能力，语音处理基础能力 使用语音交互服务实现AI小程序，提升自身编码能力和增加对语音识别及语音合成的理解 语音处理技术概述 智能语音计算实践 语音识别和语音合成 认识语音交互任务的流程 掌握华为云语音交互服务的使用

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数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想和方法，是理解复杂算法的必要要素。人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上，想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学基础知识。

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本课程主要介绍MDC AI应用和业务开发的整体框架。MDC上昇腾芯片的基本功能、算子在功能软件中的位置和作用，基于模型转换进行AI推理、性能调优的流程等基础知识；掌握如何在MDC上使用TBE（Tensor Boost Engine）进行算子开发。

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随着信息技术和互联网行业的发展，信息过载成了人们处理信息的挑战。为了解决这一问题，推荐系统诞生了并且应用广泛。推荐系统的任务就是联系用户和信息，了解推荐算法的原理，搭建有效的推荐系统意义深远。

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本课程主要介绍AI产品市场环境，讲解华为云AI服务及解决方案。

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通过Mind Studio图形化界面，体验端到端的算子开发流程，包括算子工程创建，算子代码实现、测试代码实现以及测试。

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面向对昇腾AI处理器感兴趣的人员，社会大众和高校师生 TBE基础知识结合DSL方式进行算子开发实战 了解什么是TBE算子，掌握TBE算子开发基本操作 了解TBE相关知识，体验基于昇腾AI处理器的算子开发乐趣 为什么要编写TBE算子 测试验证 TBE基础知识 TBE算子开发流程 了解自定义算子开发的原因和意义

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强化学习是机器学习中与监督学习、无监督学习、半监督学习并驾齐驱的四大算法思想之一，强化学习思想接近人类的学习过程，且在游戏、自动驾驶、电商等领域获得了极大的成功。本课程将从强化学习的基础开始，一步一步揭开强化学习的神秘面纱，帮助大家使用强化学习思想解决实际应用问题。

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语音识别技术的应用在我们的日常生活中非常常见，人机交互、智能家居、智能问答等等，本课程将从语音识别的基础出发，带领大家一步步深入语音识别技术的内在机制，帮助大家讲语音识别技术快速落地到实际的应用场景中。

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AI CPU算子，是指运行在昇腾AI处理器中AI CPU计算单元上的表达一个完整计算逻辑的运算。编写AI CPU算子，有助于模型训练和推理过程的快速打通，提升调测效率；也有助于实现本无法在AI Core上实现的算子，增强系统的可用性。本课程聚焦AI CPU算子的基本概念和开发、测试方法，希望对学员有所帮助。

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生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习，迅速成为了最具前景的深度学习模型。

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