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短視頻及音樂發(fā)燒友，同時對人工智能聲紋識別方向感興趣的社會人群 結合 云數據庫 和Python，配合語音處理相關技術完成背景歌名的快速識別 學會華為云數據庫RDS及語音處理的相關概念及實踐 RDS及Python聯合部署實驗提升對應技術實操能力 背景歌名識別產生背景 背景歌名識別實踐 語音處理技術概述來自：其他通過Python的相關代碼對短視頻進行視音分離并建立聲音“指紋”數據庫，通過短視頻背景音樂與聲學模型進行匹配，從而獲取到背景歌名。來自：其他
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通過Python的相關代碼對短視頻進行視音分離并建立聲音“指紋”數據庫，通過短視頻背景音樂與聲學模型進行匹配，從而獲取到背景歌名。來自：其他短視頻及音樂發(fā)燒友，同時對人工智能聲紋識別方向感興趣的社會人群 結合云數據庫和Python，配合語音處理相關技術完成背景歌名的快速識別 學會華為云數據庫RDS及語音處理的相關概念及實踐 RDS及Python聯合部署實驗提升對應技術實操能力 背景歌名識別產生背景 背景歌名識別實踐 語音處理技術概述來自：其他
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本課程主要介紹混合 AI 的未來，介紹如何使用 JavaScript 庫訪問大模型，搭建本地 RAG 大模型服務，以及如何使用瀏覽器內置的大模型。課程涵蓋 Gemini API、MediaPipe、Ollama、LangChain 等，旨在助力學員掌握混合AI開發(fā)技能。來自：其他![]()
本課程主要介紹大模型時代的數據質量工程、需求建模及應用框架。從LLMGaia的數據質量標準、工具及內源共建，到輔助需求建模智能體，再到GaiaAI的LLM應用框架、多種Prompt構建與調優(yōu)技巧，全方位助力學員掌握大模型相關核心技能。來自：其他![]()
機器學習是人工智能領域的基礎研究方向之一，包括很多大家耳熟能詳的算法。人工智能技術可謂構建在算法之上，我們需要運用算法去實現我們的想法，因此，想要了解人工智能技術，也需要學習常用的機器學習相關算法。來自：其他![]()
深度學習是一種以人工神經網絡為架構，對數據進行表征學習的算法。目前，在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問題上已經達到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。來自：其他![]()
Python作為目前最為流行的一種編程語言，擁有數十萬的工具包，包含了非常多的領域，如：用于數據分析和計算的numpy、pandas； 數據可視化 工具matplotlib等。來自：其他![]()
本課程主要介紹大模型在代碼生成方面表現優(yōu)異，并被公認是大模型的重要應用場景?；诖竽Ｐ脱邪l(fā)的智能化開發(fā)助手也因此得到了蓬勃發(fā)展。本課程分享將結合華為在基于大模型的代碼生成等軟件研發(fā)領域開展的系列探索，分享軟件研發(fā)大模型的進展，大模型往項目級演進的道路，并對軟件研發(fā)的未來及需要解決的關鍵問題進行展望。來自：其他![]()
本課程主要介紹在AI大模型發(fā)展異常迅速下，如何在研發(fā)模式下將各類技術真正落地，以及如何打造讓研發(fā)團隊真正喜愛的工具裝備，成為我們關注的重點。同時也將介紹GTS服務與軟件研發(fā)管理部的關鍵實踐。來自：其他![]()
本課程主要介紹HarmonyOS領域AI大模型在鴻蒙原生應用高效開發(fā)中的應用。通過智能代碼輔助、智能問答、萬能卡片生成三大場景，展示當前進展和技術揭秘，助力開發(fā)者高效開發(fā)鴻蒙應用。來自：其他![]()
本課程主要介紹本課程主要介紹生成式AI對軟件產業(yè)的深遠影響，深入分析LLM軟件創(chuàng)新的兩種模式，一種是以AI為中心的“Plug-in”模式，一種是以垂直應用為中心的“Copilot”模式，并聚焦工業(yè)軟件領域，介紹盤古制造大模型與天籌AI求解器的實際應用來自：其他![]()
本課程是由華為NAIE的賴老師，介紹華為NAIE聯邦學習服務。NAIE聯邦學習服務基于聯邦學習框架，利用本地數據訓練，用加密方式交換更新的模型參數（不交換數據本身），幫助用戶在滿足隱私保護、數據安全和政府法規(guī)的要求下，進行數據使用和機器學習建模。來自：其他![]()
浙江大學教授分享基于昇騰如何實現在視頻中去除雜物和路人，形成高清實景的視頻導航。來自：其他![]()
本實驗通過遞進式內容，幫助開發(fā)者掌握LangChain從基礎到高階的實操技巧來自：其他![]()
本課程主要介紹代碼自動生成的原理及應用以及如何基于DeepSeek進行代碼自動生成，從而在實際代碼編寫中提高效率。來自：其他![]()
圖網絡是表征學習中興起的一個新方向，為解決邏輯推理問題帶來了新的可能的方向。本課程所講的圖網絡主要包含對于圖嵌入的與圖神經網絡的介紹來自：其他![]()
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