发布时间：2020-01-15 热度：
华为人工智能工程师认证HCIA-AI V2.0定位于人工智能的普及、深度学习基础知识的了解，同时也会基于开源TensorFlow框架进行编程基础能力的构建，对华为一站式AI开发平台ModelArts和华为云EI解决方案也会做介绍，旨在推动ICT行业人工智能人才的培养。
课程目标
希望课程能够帮助大家了解人工智能，掌握Python和TensorFlow的基础编程，并对人工智能三大方向有所感知，能够掌握深度学习的核心知识和项目开发的基本流程。
目标学员
计算机相关专业的人员
课程大纲
课程介绍
HCIA-AI课程介绍
1. 人工智能概览
本章导读
1.1 人工智能技术是什么
1.2 人工智能技术的发展史
1.3 人工智能技术的应用方向与应用场景
1.4 人工智能的发展战略
1.5 人工智能现有的问题
1.6 人工智能的未来
测一测
2. 华为EI和HiAI概览
本章导读
2.1 华为EI介绍
2.2 华为EI服务（1）
2.3 华为EI服务（2）
2.4 ModelArts实验
2.5 华为HiAI概览
2.6 安卓应用与快应用
测一测
3. Python编程基础
本章导读
3.1 Python简介
3.2 Python初级语法
3.3 Python中的数据结构
3.4 Python中的控制流
3.5 Python中的函数与面向对象
3.6 Python中的标准库
3.7 Python中的IO操作
3.8 Python中的模块与异常
3.9 Python高级语法
3.10 Python中的多任务
3.11 Python中的魔法方法
3.12 Python中的高阶函数
3.13 Python中的正则表达式
3.14 Python中的生成器、迭代器和装饰器
3.15 Python拓展内容
测一测
4. 人工智能数学基础
本章导读
4.1 数学概览
4.2 线性代数
4.3 矩阵变换&特殊矩阵
4.4 矩阵分解
4.5 概率论
4.6 最优化问题
4.7 线性代数实验
4.8 概率论实验
4.9 最优化实验
测一测
5. TensorFlow介绍
本章导读
5.1 TensorFlow框架介绍
5.2 TensorFlow2.0基础操作
5.3 TensorFlow2.0高阶操作
5.4 TensorFlow2.0中Keras高层接口
5.5 TensorFlow实验
本章测试
6. 深度学习预备知识
本章导读
6.1 学习算法与建模流程
6.2 机器学习的分类
6.3 机器学习建模流程
6.4 常用算法
6.5 参数与超参数
6.6 参数估计
6.7 最大似然估计
6.8 贝叶斯估计
本章测试
7. 深度学习概览
本章导读
7.1 神经网络介绍
7.2 深度学习的训练法则
7.3 激活函数
7.4 神经网络类型
7.5 正则化
7.6 优化器
7.7 深度学习的应用
7.8 深度学习实验（1）
7.9 深度学习实验（2）
7.10 深度学习实验（3）
7.11 深度学习实验（4）
本章测试
8. 图像识别实验
本章导读
8.1 实验操作
9. 语音识别实验
本章导读
9.1 实验操作（1）
9.2 实验操作（2）
10. 机器翻译实验
本章导读
10.1 实验操作
结课测试
结课测试
