AI 之火

已然燎原

去年，华为以最高年薪达 201 万招揽顶尖应届毕业生，成为了热点新闻。AI 开发者成为了人才市场的“天选之子”！

《中国AI应用开发者报告》中有数据明确表明，24岁以下开发者占比高达51%，算法工程师、数据分析师成为AI开发者的首选，由此可见：

AI开发已经成为“大势所趋”

如何不负“天选”？如何乘势而上？

不妨从【华为云轻松入门AI全栈的课程】开始

涵盖6大经典算法模型，8大热门领域，10大项目案例，24大内容实战！带你打通AI技术垂直领域！

PS：有Python基础的开发者更加事半功倍哦~

课程报名时间及方式

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参与日期截止至11月15日

课程免费向开发者开放，招满即停

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▼下面介绍本门课程有哪些干货内容▼

6大经典算法模型

8大热门领域

10大项目案例详解

01

全流程AI开发工具

02

零代码开发AI模型实战

03

海量数据进行美食分类

04

海量数据进行人车检测模型

05

物体检测

06

OCR文字识别API服务调用

07

端到端实现文字识别

08

对话机器人API服务调用

09

中文命名实体识别

10

端云协同AI应用开发

适合谁学？

1、完全无编程基础，也无AI基础的在校大学生；
2、已有编程基础，但不了解AI的互联网从业者或者想从事AI相关岗位的应届毕业生；
3、希望进行自我提升、构建完整的人工智能知识体系的AI从业者。

可以学到什么？

1.熟练使用华为云ModelArts一站式AI开发平台；

2.掌握扎实的AI编程基础;

3.系统、完整地了解多项AI领域的基础知识；

4.学习多项AI领域的经典算法，能动手实战。

部分实战案例展示

01

Faster RCNN+YoLoV3算法完成物体检测

物体检测是计算机视觉中的一个重要的研究领域，在人流检测，行人跟踪，自动驾驶，医学影像等领域有着广泛的应用。不同于简单的图像分类，物体检测旨在对图像中的目标进行精确识别，包括物体的位置和分类，因此能够应用于更多高层视觉处理的场景。

在此次项目实战中我们聚焦于YOLO算法，将目标区域检测和类别识别分为两个任务进行物体检测。

02

使用ResNet50预置算法基于海量数据训练美食分类模型

图像分类与图像检测，作为计算机视觉领域中十分重要的两大任务，也是复杂图像处理工作的基础。

图像分类（Image Classification）主要是基于图像的内容对图像进行标记，通常会有一组固定的标签，而模型必须预测出最适合图像的标签。

在实战案例中，通过详细介绍图像分类的概念、行业应用及经典算法，最后将使用ResNet50预置算法基于海量数据训练一个美食分类模型。

报名时间及方式

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