智能計算平臺應(yīng)用開發(fā)（高級）

第 1章　智能計算平臺應(yīng)用開發(fā)概述　1
1．1　智能計算平臺應(yīng)用開發(fā)技能點簡介　1
1．1．1　初級　1
1．1．2　中級　2
1．1．3　高級　4
1．2　智能計算平臺應(yīng)用開發(fā)的高級知識點概要　5
1．2．1　平臺搭建　5
1．2．2　平臺管理　5
1．2．3　數(shù)據(jù)管理　5
1．2．4　應(yīng)用開發(fā)　6
1．3　小結(jié)　7
1．4　習(xí)題　8
第　2章 智能計算高級環(huán)境　9
2．1　IDE開發(fā)環(huán)境　9
2．1．1　PyCharm　9
2．1．2　Eclipse　20
2．2　ModelArts云上開發(fā)環(huán)境　28
2．2．1　ModelArts簡介　29
2．2．2　開發(fā)環(huán)境　29
2．2．3　應(yīng)用實例　35
2．3　小結(jié)　37
2．4　習(xí)題　37
第3章　平臺管理　39
3．1　系統(tǒng)管理　39
3．1．1　配置管理　39
3．1．2　變更管理　42
3．1．3　文檔管理　43
3．2　問題管理　44
3．2．1　問題管理簡介　45
3．2．2　問題管理的流程　45
3．2．3　常用問題管理工具　48
3．3　重大事件管理　51
3．3．1　重大事件管理簡介　51
3．3．2　重大事件管理流程　52
3．4　小結(jié)　57
3．5　習(xí)題　57
第4章　數(shù)據(jù)存儲　58
4．1　分布式存儲系統(tǒng)　58
4．1．1　分布式與集群的概念　58
4．1．2　分布式存儲　59
4．2　分布式數(shù)據(jù)庫　59
4．2．1　分布式數(shù)據(jù)庫簡介　60
4．2．2　分布式數(shù)據(jù)庫構(gòu)建與配置實例　71
4．3　分布式文件系統(tǒng)　74
4．3．1　分布式文件系統(tǒng)簡介　75
4．3．2　分布式文件系統(tǒng)構(gòu)建與配置實例　78
4．4　小結(jié)　82
4．5　習(xí)題　82
第5章　數(shù)據(jù)處理　83
5．1　數(shù)據(jù)預(yù)處理　83
5．1．1　數(shù)據(jù)清洗　83
5．1．2　數(shù)據(jù)合并　87
5．1．3　數(shù)據(jù)變換　88
5．2　特征工程　90
5．2．1　特征選擇　90
5．2．2　特征降維　94
5．2．3　特征構(gòu)造　97
5．3　小結(jié)　98
5．4　習(xí)題　98
第6章　數(shù)據(jù)備份及恢復(fù)　100
6．1　容災(zāi)備份的概念　100
6．1．1　災(zāi)難與容災(zāi)備份　100
6．1．2　常用容災(zāi)技術(shù)　101
6．2　容災(zāi)解決方案　102
6．2．1　常見容災(zāi)方案　102
6．2．2　OceanStor容災(zāi)備份示例　119
6．3　小結(jié)　124
6．4　習(xí)題　124
第7章　深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法建模　125
7．1　深度學(xué)習(xí)概述　125
7．1．1　深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程　125
7．1．2　深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域　126
7．2　常見深度學(xué)習(xí)算法　127
7．2．1　全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　127
7．2．2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　131
7．2．3　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　135
7．2．4　生成對抗網(wǎng)絡(luò)　142
7．2．5　遷移學(xué)習(xí)　144
7．3　計算機視覺與深度學(xué)習(xí)　147
7．3．1　圖像分割　147
7．3．2　圖像分類　150
7．3．3　目標檢測　152
7．3．4　目標跟蹤　155
7．4　自然語言處理與深度學(xué)習(xí)　158
7．4．1　詞向量模型　158
7．4．2　信息抽取　160
7．4．3　情感分析　164
7．4．4　語義分析　166
7．4．5　機器翻譯　170
7．5　語音與深度學(xué)習(xí)　172
7．5．1　語音識別　172
7．5．2　語音合成　177
7．6　小結(jié)　179
7．7　習(xí)題　179
第8章　人工智能算法優(yōu)化　180
8．1　網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化　180
8．1．1　超參數(shù)優(yōu)化　180
8．1．2　自動機器學(xué)習(xí)　183
8．2　性能優(yōu)化　186
8．2．1　并行計算　186
8．2．2　混合精度訓(xùn)練　192
8．3　小結(jié)　195
8．4　習(xí)題　195
第9章　人工智能高級應(yīng)用軟件開發(fā)測試　197
9．1　智能計算軟件產(chǎn)品開發(fā)　197
9．1．1　人工智能軟件產(chǎn)品開發(fā)概述　197
9．1．2　軟件過程模型　199
9．1．3　開發(fā)活動　203
9．2　邊緣計算　205
9．2．1　邊緣計算簡介　206
9．2．2　智能駕駛邊緣計算實例　209
9．2．3　智能邊緣平臺　211
9．3　高級人工智能產(chǎn)品測試　216
9．3．1　開銷測試　216
9．3．2　安全測試　218
9．3．3　自動化測試　222
9．4　小結(jié)　223
9．5　習(xí)題　224