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人工智能技术开发平台
发布日期:2021-08-26   点击次数:295
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网络人工智能引擎iMaster NAIE是自动驾驶网络的网络AI设计和开发基础平台,支持对上传到云端的各种网络数据,持续进行AI训练和知识提取生成AI模型和网络知识成果,并可注入到网络基础设施、网络管控单元和跨域智能运维单元中,让网络更好用,越用越智能。也是运营商智力资产共享中心,统一管理各种AI模型和网络知识等成果,充分共享和重复使用,减少重复开发和训练。NAIE主要包含数据服务、训练服务、AI市场和网络AI应用,以云服务的方式,向运营商和第三方业务应用开发者提供各项AI服务,降低AI应用开发的门槛。让网络AI开发更简单、应用更高效,使能自动驾驶网络!

课程简介

基于华为网络领域实践案例,在华为网络人工智能平台NAIE上,以训战结合的教学方式,全方位提升学员在网络AI领域开发和应用的技能。同时可获得华为认证社会实践证书。

课程目录

课程类别

教学内容

实训内容

网络AI模型开发

1. NAIE云服务定位和架构

1.1. 前期准备

1.2. 服务订阅

2. 网络数据治理

2.1. 数据入湖

2.2. 数据处理

2.3. 数据建模

2.4. 数据加载

3. 网络数据标注

3.1. 数据时序标注

3.2. 数据探索

4. 网络数据集管理

4.1. 数据集发布

4.2. 服务退订

5. 训练数据集特征分析

5.1. 前期准备

5.2. 场景描述

5.3. 创建项目

5.4. 导入数据

6. 模型特征工程构建

6.1. 特征工程

7. 模型训练

7.1. 模型训练

7.2. 模型管理

7.3. 模型验证

网络 AutoML

1. 环境和数据准备

1.1. 平台访问

1.2. 创建项目

1.3. 导入数据

2. 基于JupyterLab实战硬盘故障检测场景

2.1. 资源准备

2.2. 基于JupyterLab实战硬盘故障检测

3. 基于WebIDE实战硬盘故障检测场景

3.1. 资源准备

3.2. 基于WebIDE实战硬盘故障检测

4. 基于训练任务实战硬盘故障检测场景

4.1. 基于训练任务实战硬盘故障检测场

5. 资源释放

5.1. 特征工程中的JupyterLab开发环境

5.2. 模型训练中的WebIDE开发环境


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