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      庫存管理平臺方案
      發布日期:2021-06-06   點擊次數:1181
      • 產品簡介
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      • 課程資源

      網絡人工智能引擎iMaster NAIE是自動駕駛網絡的網絡AI設計和開發基礎平臺,支持對上傳到云端的各種網絡數據,持續進行AI訓練和知識提取生成AI模型和網絡知識成果,并可注入到網絡基礎設施、網絡管控單元和跨域智能運維單元中,讓網絡更好用,越用越智能。也是運營商智力資產共享中心,統一管理各種AI模型和網絡知識等成果,充分共享和重復使用,減少重復開發和訓練。NAIE主要包含數據服務、訓練服務、AI市場和網絡AI應用,以云服務的方式,向運營商和第三方業務應用開發者提供各項AI服務,降低AI應用開發的門檻。讓網絡AI開發更簡單、應用更高效,使能自動駕駛網絡!

      課程簡介

      基于華為網絡領域實踐案例,在華為網絡人工智能平臺NAIE上,以訓戰結合的教學方式,全方位提升學員在網絡AI領域開發和應用的技能。同時可獲得華為認證社會實踐證書。

      課程目錄

      課程類別

      教學內容

      實訓內容

      網絡AI模型開發

      1. NAIE云服務定位和架構

      1.1. 前期準備

      1.2. 服務訂閱

      2. 網絡數據治理

      2.1. 數據入湖

      2.2. 數據處理

      2.3. 數據建模

      2.4. 數據加載

      3. 網絡數據標注

      3.1. 數據時序標注

      3.2. 數據探索

      4. 網絡數據集管理

      4.1. 數據集發布

      4.2. 服務退訂

      5. 訓練數據集特征分析

      5.1. 前期準備

      5.2. 場景描述

      5.3. 創建項目

      5.4. 導入數據

      6. 模型特征工程構建

      6.1. 特征工程

      7. 模型訓練

      7.1. 模型訓練

      7.2. 模型管理

      7.3. 模型驗證

      網絡 AutoML

      1. 環境和數據準備

      1.1. 平臺訪問

      1.2. 創建項目

      1.3. 導入數據

      2. 基于JupyterLab實戰硬盤故障檢測場景

      2.1. 資源準備

      2.2. 基于JupyterLab實戰硬盤故障檢測

      3. 基于WebIDE實戰硬盤故障檢測場景

      3.1. 資源準備

      3.2. 基于WebIDE實戰硬盤故障檢測

      4. 基于訓練任務實戰硬盤故障檢測場景

      4.1. 基于訓練任務實戰硬盤故障檢測場

      5. 資源釋放

      5.1. 特征工程中的JupyterLab開發環境

      5.2. 模型訓練中的WebIDE開發環境


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