1. Visão Geral da Inteligência Artificial (IA)
Visão Geral da IA
Campos Técnicos e Campos de Aplicação da IA
Estratégias de Desenvolvimento de IA da Huawei
Disputas da AI
Aspectos Futuros da IA
2. Visão Geral do Aprendizado de Máquina
Definição de Aprendizado de Máquina
Tipos de Aprendizado de Máquina
Processos do Aprendizado de Máquina
Outros métodos importantes de aprendizado de máquina
Algoritmos de Aprendizado de Máquina mais Comuns
Estudo de Caso
3. Visão Geral do Deep Learning
Resumo Deep Learning
Regras de Treinamento
Funções de Ativação
Regularização
Otimizador
Tipos de Rede Neural
Problemas comuns
4. Frameworks de Desenvolvimento para IA
Principais Frameworks
Fundamentos de TensorFlow 2.x
Módulos básicos do TensorFlow 2.x
Passos para o desenvolvimento de Deep Learning
5. Framework de Desenvolvimento de IA da Huawei - MindSpore
Framework de desenvolvimento MindSpore
Desenvolvimento e Aplicação no MindSpore
6 . Plataforma de computação de IA Huawei - Atlas
Visão geral dos chips de IA
Arquitetura de Hardware dos Chips Ascend
Arquitetura de Software dos Chips Ascend
Plataforma de computação de IA Huawei - Atlas
Aplicações Industriais do Atlas
7. Huawei Open AI Platform para dispositivos inteligentes
Ecossistema Industrial da IA
Plataforma Huawei HiAI
Desenvolvimento de aplicativos baseados na plataforma Huawei HiAI
8. HUAWEI CLOUD Plataforma de aplicação de inteligência empresarial
Visão Geral do HUAWEI CLOUD EI
ModelArts
Soluções HUAWEI CLOUD EI
9. Experimentos de IA
Experimento de Machine Learning
Mainstream Development Framework e Experimentos de Deep Learning
Guia de Experimento ModelArts
Carga Horária: 40 horas
Duração: 4 semanas
Aulas 100 % online e já estará disponível na data de início do curso. Você poderá assistir onde e quando quiser. Basta ter acesso a um celular ou computador e acesso a internet.
Detalhes:
Aulas síncronas semanais (presença obrigatória)
Aulas assíncronas (vídeos e exercícios ) disponibilizados para os alunos acessaram a qualquer momento
Recomendações:
Conhecimento básico de programação (python)
Noções básicas de matemática e estatística
Para Receber o certificado:
O aluno participante deve assistir, no mínimo, 75% das aulas virtuais e/ou outros encontros feitos de forma remota como parte do curso;
Finalizar o treinamento nas datas estabelecidas;
Realizar teste simulado (MOCK) para avaliação do conteúdo aprendido no curso;
Aplicar para a prova de certificação, caso tenha obtido satisfatório no simulado (MOCK>650).