Программа курса
Глава 1. Основы нейронной сети.
- Основы глубокого обучения
- Искусственная нейронная сеть.
- Обучающая нейронная сеть
- Архитектурное проектирование нейронных сетей.
Глава 2. Теория и приложения обработки изображений
- Обзор компьютерного зрения
- Основы цифровой обработки изображений.
- Технология предварительной обработки изображений
- Основные задачи обработки изображений.
- Извлечение функций и традиционные методы.
- Нейронная сеть глубокого обучения и свертки.
- Обнаружение объектов и сегментация объектов.
Глава 3. Теория и приложения обработки речи
- Обработка речи
- Распознавание речи
- Синтез преобразования текста в речь
- Традиционная акустическая модель GMM-HMM
- Гибридная модель DNN-HMM.
- Расширенная модель речи.
Глава 4. Теория и приложения обработки естественного языка
- Введение в НЛП.
- Требуемые знания
- Ключевые задачи
- Приложения
Глава 5. Обзор стратегии развития искусственного интеллекта Huawei и полнофункционального портфеля искусственного интеллекта для всех сценариев.
- ИИ: новая технология общего назначения.
- 10 перемен, которые определят будущее
- Портфель искусственного интеллекта Huawei.
Глава 6. Обзор ModelArts
Глава 7. Руководство по экспериментальной обработке изображений.
- Предварительная обработка данных изображения.
- Служба тегов изображений HUAWEI CLOUD EI
Глава 8. Руководство по экспериментальной обработке речи
- Предварительная обработка речи
- HUAWEI CLOUD EI Служба преобразования текста в речь
- Распознавание речи на основе Seq2Seq.
Глава 9. Руководство по экспериментальной обработке естественного языка
- Служба обработки естественного языка HUAWEI CLOUD EI
- Классификация текста
- Машинный перевод
Глава 10. Руководство по лаборатории ModelArts.
- ExeML
- Управление данными
- Встроенные алгоритмы глубокого обучения.
- Пользовательские базовые алгоритмы для глубокого обучения.
- Пользовательские расширенные алгоритмы для глубокого обучения.