建立在HCIA基础之上、必须Python基础、Tensorflow基础
希望深入了解AI（人工智能实现的方法、常用模型等）的人员
希望掌握AI模型输入数据预处理方法的人员
在开发中使用华为AI云服务业务的企业
使用华为手机进行AI相关开发业务的企业
希望通过使用华为AI云服务平台节省AI开发资金投入的企业
掌握数据预处理的常用方法，及使用场景。
熟练进行数据信息的预处理*，提供人工智能前期准备。
熟练使用华为云提供的sdk，能够通过API调用人工智能相关应用。
课程模块
课程内容
计算机视觉理论及应用
图像处理技术
计算机视觉概览：
概念与应用
计算机视觉与人工智能
数字图像处理基础：
图像数字化、采样、分辨率
量化、灰度
图像的表示
颜色空间转换
像素
数字图像的计算
图像预处理技术：
灰度变换
反转
对比度
伽马矫正
直方图
滤波
锐化
边缘检测
平移、旋转、缩放、插值
仿射、透视
彩色图像、单通道处理
色调、饱和度、亮度、图像数据增强
图像识别基本任务：
图像分类(Classification)
目标检测(Detection)
目标跟踪(Tracking)
图像特征提取和传统方法
图像特征提取
图像二值化
阈值分割
双峰法
HOG（方向梯度直方图）
LBP（局部二值模式）
Haar（哈尔特征）
OpenCV编程
OpenCV 中GUI特性
OpenCV图像处理
视频分析
摄像机标定
实验:使用OpenCV库进行人脸检测
卷积神经网络和图像处理实验
卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络应用发展史
单卷积核
多卷积核
图像不变性
局部感知
参数共享
卷积网络结构
卷积层
池化层
全连接层
ImageNet
AlexNet
VGGNet
GoogLeNet
ResNet
SENet
图像处理实验
图像预处理（Image Preprocessing）
文字识别（Optical Character Recognition）
人脸识别（Face Recognition）
图像识别（Image Recognition）
内容检测（Content Moderation）
语音处理理论及实验
语音处理理论
语音处理介绍
语音处理
语音识别
语音合成
语音信号
传统语音模型
GMM（高斯混合模型）
HMM（隐马尔科夫模型）
GMM-HMM（高斯混合模型-隐马尔科夫模型）
深度模型和混合模型
DNN（深度神经网络）
DNN-HMM（深度神经网络-隐马尔科夫模型）
CD-DNN-HMM
高级语音模型
RNN（循环神经网络）
LSTM（长短期记忆网络）
技术前沿与未来展望
技术前沿
未来展望
语音处理实验
语音文件预处理
语音输入
语音合成（Text To Speech）
语音识别（Automatic Speech Recognition）
语音识别（Automatic Speech Recognition）
自然语言处理与实验
自然语言处理理论和应用
自然语言处理介绍
语言模型
N - gram语言模型
文本向量化
word2vec - CBOW
word2vec - Skip-gram
doc2vec - DM
doc2vec - DBOW
常用算法
HMM
条件随机场
LSTM
GRU
关键技术
分词
词性标注
命名实体识别
关键词提取
句法分析
语义分析
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
自然语言处理实验
分词
TF-IDF
Word2Vec
skip-gram
CBOW（连续式词袋模型）
Doc2Vec
DBOW（分布式词袋模型）
DM（分布式记忆模型）
华为AI发展战略与ModelArts概览
华为AI发展战略与全栈全场景解决方案
十大改变开创未来
华为的AI发展战略
华为的AI解决方案
ModelArts平台开发实验
ModelArts特点优势
ModelArts开发实验流程
自动学习
AI全流程开发
数据可视化管理
开发实验
冰山识别
手写数字识别
车辆满意度测评
花卉
