智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)（高級(jí)）

第 1章　智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)概述　1
1．1　智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)技能點(diǎn)簡(jiǎn)介　1
1．1．1　初級(jí)　1
1．1．2　中級(jí)　2
1．1．3　高級(jí)　4
1．2　智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的高級(jí)知識(shí)點(diǎn)概要　5
1．2．1　平臺(tái)搭建　5
1．2．2　平臺(tái)管理　5
1．2．3　數(shù)據(jù)管理　5
1．2．4　應(yīng)用開(kāi)發(fā)　6
1．3　小結(jié)　7
1．4　習(xí)題　8
第　2章 智能計(jì)算高級(jí)環(huán)境　9
2．1　IDE開(kāi)發(fā)環(huán)境　9
2．1．1　PyCharm　9
2．1．2　Eclipse　20
2．2　ModelArts云上開(kāi)發(fā)環(huán)境　28
2．2．1　ModelArts簡(jiǎn)介　29
2．2．2　開(kāi)發(fā)環(huán)境　29
2．2．3　應(yīng)用實(shí)例　35
2．3　小結(jié)　37
2．4　習(xí)題　37
第3章　平臺(tái)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(wèn)題管理　44
3．2．1　問(wèn)題管理簡(jiǎn)介　45
3．2．2　問(wèn)題管理的流程　45
3．2．3　常用問(wèn)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(jiǎn)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(chǔ)　58
4．1　分布式存儲(chǔ)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(chǔ)　59
4．2　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)　59
4．2．1　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介　60
4．2．2　分布式數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建與配置實(shí)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(jiǎn)介　75
4．3．2　分布式文件系統(tǒng)構(gòu)建與配置實(shí)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(jiàn)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?！?25
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(jiàn)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)　142
7．2．5　遷移學(xué)習(xí)　144
7．3　計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(biāo)檢測(cè)　152
7．3．4　目標(biāo)跟蹤　155
7．4　自然語(yǔ)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(yǔ)義分析　166
7．4．5　機(jī)器翻譯　170
7．5　語(yǔ)音與深度學(xué)習(xí)　172
7．5．1　語(yǔ)音識(shí)別　172
7．5．2　語(yǔ)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(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)　183
8．2　性能優(yōu)化　186
8．2．1　并行計(jì)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(jí)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)測(cè)試　197
9．1　智能計(jì)算軟件產(chǎn)品開(kāi)發(fā)　197
9．1．1　人工智能軟件產(chǎn)品開(kāi)發(fā)概述　197
9．1．2　軟件過(guò)程模型　199
9．1．3　開(kāi)發(fā)活動(dòng)　203
9．2　邊緣計(jì)算　205
9．2．1　邊緣計(jì)算簡(jiǎn)介　206
9．2．2　智能駕駛邊緣計(jì)算實(shí)例　209
9．2．3　智能邊緣平臺(tái)　211
9．3　高級(jí)人工智能產(chǎn)品測(cè)試　216
9．3．1　開(kāi)銷測(cè)試　216
9．3．2　安全測(cè)試　218
9．3．3　自動(dòng)化測(cè)試　222
9．4　小結(jié)　223
9．5　習(xí)題　224