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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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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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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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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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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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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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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华为云AI论文精读会2021邀请计算机视觉、迁移学习、 自然语言处理 等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法，让更多人来低门槛使用经典的算法。本期由华为云EI开发者生态工程师——岩风，从论文及算法介绍和代码移植ModelArts两个方面带领大家解读《Conditional

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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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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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本课程主要讲述了Raid卡在计算机系统的作用，以及在兼容性测试中测试Raid卡的目的、Raid卡测试的工具、测试方案和测试用例的设计。

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本课程介绍了常见AI域案例问题，从问题背景，排查思路，排查方法，解决方案等方面全面阐述问题的处理过程及方法，为问题处理人提供整合思路，方便问题快速准备处理。

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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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对低代码开发感兴趣的人员，社会大众和高校师生 低代码开发理论结合AppCube低代码平台开发应用实践学习使用低代码开发技术 了解AppCube低代码平台的核心功能及架构，学习低码平台开发应用过程与实现方法 理解低代码开发技术，通过实践提升学员低代码开发能力 低代码编程技术的架构及能力介绍

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本课程主要介绍全托管微调、智能体推理及大模型推理三大核心服务，其中，智能体推理和大模型推理是实现AI应用的关键步骤。本次课程将集中讨论如何打造一个“CAP自洽”的推理服务，以满足在长度、精度和性价比的综合需求。

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本课程主要介绍CodeArts Repo代码托管能力、实操及高级特性。

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本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解析开发流程；从 物联网平台 搭建到智能算法应用，并实现售卖机的智能化运营，是一个贯穿数据开发、数据采集、数据挖掘应用的完整项目。

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LiteOS在物联网与AI领域，结合AIoT特性，集成轻量级AI推理框架，对物联网端侧AI进行了积极实践。本次课程结合物联网端侧AI部署实践案例，分解LiteOS轻量级AI压缩加速技术，介绍如何在AIoT终端上轻量化部署AI模型，实现高效推理。

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本次课程主要通过X86架构向ARM架构的代码迁移分享了迁移概述、程序运行原理、软件迁移的背景和必要性，及迁移的过程步骤，以及每个步骤要注意的事项。

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