人工智能HCIP培训课程

培训目标完成该项目培训后，您将能够：

（1）掌握HiAI 快应用和卡片开发

（2）掌握自然语言理解理论和应用

（3）掌握计算机视觉处理理论和应用

（4）具有基于HiAI Engine的应用开发能力

（5）掌握深度前馈网络的理论和算法

（6）具有基于HiAI Foundation的应用开发能力

（7）掌握自动语音识别处理理论和应用

（8）掌握 HiAI 平台概览

培训对象

希望成为终端AI工程师的人员、希望获得HCNP-AI-HiAI认证的人员、希望了解华为AI产品使用、管理和维护的人员

入学要求

掌握网络技术的基础知识、具备Linux的基础知识、具备高等数学的基础知识、具备Python编程的基础知识、具备Java编程的基础知识、具备TensorFlow的基础知识

培训内容

1.HiAI 快应用和卡片开发

（1）快应用调试

实验介绍；准备待调试项目；启动调试器；设置调试断点；单步跟踪；实验小结

（2）快应用云测试

实验介绍；自动化云测试知识；一键提交云测；查看测试报告；实验小结

（3）创建一个卡片应用

实验介绍；添加卡片；添加页面；实验小结

（4）创建**个快应用

实验介绍；快应用IDE介绍；创建App；快应用的结构；使用代码智能编辑功能；使用IDE的常用操作命令；实验小结

（5）实验环境说明

（6）制作一个涂鸦的快应用案例

实验介绍创建初始App；验证实验效果；实验小结

（7）基于HAG定义和发布快服务

实验介绍；理解快服务；登录认证；创建产品应用；快服务测试与发布；客户端展示；实验小结

（8）准备实验环境

2.自然语言理解理论和应用

（1）应用系统

文本分类；文本聚类；机器翻译；问答系统；信息过滤；自动文摘；信息抽取；舆情分析；机器写作

（2）自然语言理解介绍

（3）关键技术

分词；词性标注；句法分析；语义分析；命名实体识别；实体关系抽取

3.计算机视觉理论和应用

（1）计算机视觉概览

（2）图像预处理技术

模糊；锐化；去噪；滤波；二值化

（3）卷积神经网络

卷积神经网络的理论及结构；卷积神经网络应用发展史

（4）图像识别基本任务

图像分类(Classification)；目标检测(Detection)；目标跟踪(Tracking)

（5）图像特征提取和传统方法

HOG（方向梯度直方图）；LBP（局部二值模式）、Haar（哈尔特征）、数字图像处理基础

（6）数字图像处理基础

数字图像的存储、表示、计算