认证内容
| 章节 | 时长（分钟） | 学习目标 |
|---|---|---|
| 数据处理 | 30 | 掌握数据集的图像预处理操作 |
| 网络构建 | 20 | 掌握深度学习网络搭建过程 |
| 模型训练 | 20 | 掌握模型正向计算过程 |
| 模型加载 | 30 | 掌握加载模型权重的方法，以及模型推理流程 |
认证学习
昇思MindSpore：深度学习原理与实践课程
本课程以“零基础入门AI”为核心理念，采用 “理论+实践” 双轨并行的方式，从最基础的线性回归出发，引出深度学习概念，讲述深度学习的主要原理与流程，以一个简单的入门案例介绍清楚张量、优化器等核心概念。 同时，针对当前AI方向最火热的大模型领域，介绍其底层技术Transformer的结构，结合LoRA微调Qwen的案例，加深读者认识。 本课程无需读者对人工智能有任何前置知识，从最基础概念开始讲解，原理与实践相结合，适合作为AI入门课程。
通过本课程将掌握：
- 第一章：深度学习原理简介
- 第二章：深度学习全流程实践
- 第三章：Transformer结构简介
- 第四章：大模型微调流程
课程
昇思MindSpore：深度学习原理与实践
认证事项
- 1.考试仅支持电脑端操作
- 2.通过考试后需在10天内完成实名认证，逾期未完成实名认证将无法发放证书
- 3.考试及实名认证通过后24小时，可前往个人中心-我的微认证查看证书编号或下载电子证书
- 4.证书自颁布之日起2年内有效
- 5.为了确保您考取的微认证真实有效，且能充分发挥其对您的积极作用，维护认证的公正性和可信度，微认证证书支持在社区侧公开查询，可前往微认证证书查询使用证书编号进行查询。感谢您选择参加本认证，祝您取得优异成绩！