本课程主要介绍大模型在代码生成方面表现优异，并被公认是大模型的重要应用场景。基于大模型研发的智能化开发助手也因此得到了蓬勃发展。本课程分享将结合华为在基于大模型的代码生成等软件研发领域开展的系列探索，分享软件研发大模型的进展，大模型往项目级演进的道路，并对软件研发的未来及需要解决的关键问题进行展望。

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本课程主要介绍大模型时代的数据质量工程、需求建模及应用框架。从LLMGaia的数据质量标准、工具及内源共建，到辅助需求建模智能体，再到GaiaAI的LLM应用框架、多种Prompt构建与调优技巧，全方位助力学员掌握大模型相关核心技能。

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本课程主要介绍混合 AI 的未来，介绍如何使用 JavaScript 库访问大模型，搭建本地 RAG 大模型服务，以及如何使用浏览器内置的大模型。课程涵盖 Gemini API、MediaPipe、Ollama、LangChain 等，旨在助力学员掌握混合AI开发技能。

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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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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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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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本课程主要介绍HarmonyOS领域AI大模型在鸿蒙原生应用高效开发中的应用。通过智能代码辅助、智能问答、万能卡片生成三大场景，展示当前进展和技术揭秘，助力开发者高效开发鸿蒙应用。

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本课程主要介绍本课程主要介绍生成式AI对软件产业的深远影响，深入分析LLM软件创新的两种模式，一种是以AI为中心的“Plug-in”模式，一种是以垂直应用为中心的“Copilot”模式，并聚焦工业软件领域，介绍盘古制造大模型与天筹AI求解器的实际应用

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本课程主要介绍在AI大模型发展异常迅速下，如何在研发模式下将各类技术真正落地，以及如何打造让研发团队真正喜爱的工具装备，成为我们关注的重点。同时也将介绍GTS服务与软件研发管理部的关键实践。

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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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只听说过华为云市场，华为云市场严选是什么？华为云市场的整体现状及推出严选模式的背景是什么，云市场严选有哪些参与主体及关键流程？云市场严选优势是什么。本课程仅针对华为云合作伙伴开放。更多详情，请咨询云学院小助手（微信：HWcloudedu）。

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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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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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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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HCIA-AI V3.0系列课程。HUAWEI HiAI是面向智能终端的AI能力开放平台，基于 “芯、端、云”三层开放架构， 即芯片能力开放、应用能力开放、服务能力开放，构筑全面开放的智慧生态，让开发者 能够快速地利用华为强大的AI处理能力，为用户提供更好的智慧应用体验。

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本课程主要介绍华为云AI产品基础，帮助各位同学快速理解AI产品如何与客户业务相结合；同时对深入行业的AI组合包形式进行销售讲解以及对基础产品问题进行解答。

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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 智能语音计算实践 语音处理技术概述 语音识别和语音合成 掌握华为云语音交互服务的使用 认识语音交互任务的流程

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本课程主要介绍AI辅助开发工具的IT装备、发布场景、知识问答、代码生成与重构、DT生成、代码检视与问题定位，帮助开发者利用这些工具提升编码效率和质量，实现高效软件开发流程。

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本课程主要介绍智能小鸿AI作诗之藏头诗开发实现的理论与实践学习；具体内容包括整体效果说明展示，UX设计与组件功能实现，布局构建，UI构建，功能实现及学习实践效果验证。

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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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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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