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  • 智能小鸿AI作诗之藏头诗开发

    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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  • 低代码平台 Astro产品培训赋能

    代码平台 Astro,是华为云自主研发的全场景低代码平台,提供了零码、低码、高低码协同的云上开发模式,轻松构建轻应用、大屏应用、企业应用等,丰富的预置资产,积木式搭建应用效率提升10+倍

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  • js代码检查 相关内容
  • 基于MDC的AI和算子开发

    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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  • AI基础课程--数学基础知识

    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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  • 华为云鲲鹏弹性云服务器高可用性架构实践

    实验基于Node.js在鲲鹏云服务器上安装和部署,借助弹性负载均衡ELB和弹性伸缩AS服务来实现鲲鹏云服务器的高可用性。

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  • AI智能语音识别计算器

    结合 语音识别 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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  • AI基础课程--数学基础知识

    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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  • 基于MDC的AI和算子开发

    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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  • 使用Astro低代码平台开发园区访客应用

    本实验将通过创建“园区访客应用”,带您初步认识并体验华为云Astro低代码开发平台。

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  • 基于昇腾AI处理器的算子开发

    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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  • 基于昇腾AI处理器的算子开发

    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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  • 混合 AI 架构下的 Web 应用开发探讨

    终端将搭载具备AI能力的CPU,使得本地运行AI大模型成为一种新趋势,由此形成了混合远程和本地AI大模型架构的新形态Web应用。本课程以一个提供AI辅助预定酒店的Web应用为例,讲述混合AI架构如何应对三种不同场景,通过讲述这三个场景的技术实现细节,总结出混合AI架构的遇用场景及其局限性,并提出渐进式Al

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  • 公司AI辅助构建公共能力共享共建分享

    本课程主要介绍BuildMate集成了公司AI辅助构建的公共能力,提供构建领域分层知识问答、问题智能定位定界功能、BEP差异智能分析、构建助手等能力,并通过应用试点演示帮助学员掌握实际应用方法。

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  • 使用低代码平台开发园区访客应用课

    AppCube低代码平台实现低码/零码构建应用,快速开发、测试部署,缩短开发周期。

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  • AI技术应用场景--语音识别

    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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  • 代码坏味道识别与重构手法普及(Java)

    课程通过解读24种会使程序“腐烂变质”的代码坏味道,以数十个重构案例清晰揭示代码重构的过程、原理及实践方式。可指导开发者改善即有代码设计,减少开发过程中的风险,提升软件的可维护性。在理论与实践中提升自身水平,打造具有可靠性、安全性、可复用性、可维护性的高质量代码

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  • AI技术领域课程--生成对抗网络

    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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  • AI技术领域课程--强化学习

    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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  • 2020年华为云AI实战营

    本课程基于华为云ModelArts一站式AI开发平台,主要内容包括基础知识、经典数据集和经典算法的介绍,每章课程都是实战案例,模型训练、测试、评估全流程覆盖,配合代码讲解和课后作业,帮助您掌握八大热门AI领域的模型开发能力。

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  • AI技术应用场景--推荐系统

    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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  • 测试自动化代码规范与应用(Java)

    本课程主要讲解测试自动化基本理论、华为测试自动化代码规范、Java编程语言基础知识以及常用函数/库/框架与用法等,旨在引导测试人员写出更加高可靠性/可用性、高效、满足规范要求的Java自动化代码

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