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造個性化自適應學習平臺，實現(xiàn)課內學習向課外學習的延展，幫助每個學生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學習； 區(qū)域網絡學習中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設家庭教育平臺，讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學習，擁有親子教育能力、自我管理能力、經營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學院 老年教育作為終來自：云商店
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故障識別與根因定位服務實操 基于CodeArts進行黑白棋實時對戰(zhàn)游戲開發(fā) 使用昇騰 彈性云服務器 實現(xiàn)黑白圖像上色應用（C++） 基于昇騰彈性云服務器的人工智能應用開發(fā)實驗（Python） 使用昇騰AI彈性云服務器實現(xiàn)圖像分類應用 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)C/C++代碼遷移來自：專題
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向， 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心，學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理， 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷來自：百科![]()
本實驗指導用戶基于華為軟件開發(fā)生產線CodeArts構建部署黑白棋游戲應用。 初級 使用昇騰彈性云服務器實現(xiàn)黑白圖像上色應用（C++） 本實驗主要介紹基于AI1型服務器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 初級 基于昇騰彈性云服務器的人工智能應用開發(fā)實驗（Python）來自：專題![]()
支持多種計算資源和深度學習框架：AI Studio支持多種計算資源進行模型開發(fā)和訓練，同時支持多種深度學習框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標注平臺：AI Studio提供高效率的數(shù)據(jù)標注平臺，支持多種數(shù)據(jù)標注場景，包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、來自：專題![]()
對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進行計算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通常可以歸納為幾個步驟：確定目的、準備數(shù)據(jù)、訓練模型、評估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程 1.確定目的來自：百科![]()
功能豐富 圖像識別包含圖像和視頻類標簽、名人識別、圖像主體識別、圖像描述、翻拍識別等功能，快速迭代滿足多行業(yè)場景需要。新上線針對傳媒行業(yè)的媒資圖像標簽，準確識別自然圖片中數(shù)百種場景、上萬種通用物體及其屬性。 圖像識別包含圖像和視頻類標簽、名人識別、圖像主體識別、圖像描述、翻拍識來自：專題![]()
靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生來自：專題![]()
GaussDB 學習 GaussDB學習 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析與應用入門 大數(shù)據(jù)入門培訓，在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。 大數(shù)據(jù)分析與應用知識圖譜 包含大數(shù)據(jù)入門、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺應用、大數(shù)據(jù)分析工具講解等相關課程及培訓內容 大數(shù)據(jù)在線課程學習 01 初學者入門課程 初學者入門課程 大數(shù)據(jù)權威職業(yè)認證 02 HCIP-Big來自：專題![]()
）同時執(zhí)行更多的策略，縮短模擬時間。而憑借競享實例的強勁性能（全系C類型）該引擎訓練一天相當于人類玩家打10萬年。 圖1 人工智能應用架構圖 Learner：學習集群，一般是多個GPU顯卡組成訓練集群 Actor：采用競享實例提供CPU，每個線程作為一個AI玩家，用于測試策略的執(zhí)行效果來自：專題![]()
可信的、智能的平臺，結合產業(yè)場景，使能企業(yè)應用系統(tǒng)能看、能聽、能說，具備分析和理解圖片、視頻、語言、文本等 能力，讓更多的企業(yè)便捷的使用AI和大數(shù)據(jù)服務，加速業(yè)務發(fā)展，造福社會。 目標學員 需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標來自：百科![]()
出本節(jié)統(tǒng)計，如圖所示。在查看完本章最后一節(jié)的統(tǒng)計后，可以繼續(xù)查看本章統(tǒng)計頁面。 圖 本節(jié)統(tǒng)計 圖 本章統(tǒng)計 注：首次觀看視頻時，進度條不允許拖動。 4、完成作業(yè) 點擊【作業(yè)】菜單，即可查看教師布置的所有作業(yè)的名稱、開始時間、結束時間、作業(yè)類型、總分、批閱分數(shù)等。 圖 作業(yè)列表 點來自：云商店
