属性
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1. 须包含课程框架对应的一级、二级目录及课程主要内容的参考资料链接
2. 须包含课程对应的PPT课件， PPT不低于200页A4纸张的课件及电子版本。
3. 须包含实验及实验指导书，不低于30页的A4纸张的实验指导书及电子版本。
4. 课程包含的综合实训内容及指导书，能在全球账户和国内账户开展实训，不低于30页的A4纸张的实训指导书及电子版本。
5.须获得两项或以上原厂认证的原厂工程师进行课程设计、课件制作、实训编写、测试验证实训的操作步骤及进行现场师资培训。
智能家居系统云服务（含5万云服务）
1、提供广泛、强大的计算选项用于机器学习，包括适用于计算密集型的CPU优化实例，适用于深度学习的 GPU 实例以及运行推理的高内存实例
2、提供可直接使用的 AI 服务为应用程序和工作流程提供现成的智能功能
3、提供快速构建、训练和部署机器学习模型的能力，提供完全托管的机器学习工具服务，其可覆盖了整个机器学习工作流程，包括标记和准备数据、选择算法、训练模型、调整和部署、进行预测等
4、提供的完全托管机器学习工具服务需提供高可用性保障，不存在维护时段或计划停机时间。相关的服务堆栈必须在每个云平台所处地区中的三处数据中心进行复制配置，以实现容错，防止服务器故障或可用区中断等事故
提供的完全托管机器学习工具服务需提供基于 Web 的可视化界面，用户可以通过该界面执行所有 ML 开发步骤，可以全面掌控构建、训练和部署模型的每个步骤。此外还需支持API, SDK, CLI等多种访问方式
5、提供完全托管机器学习工具服务中需包含平台托管 Notebook 实例，Notebook 实例需支持多种算法，包括但不限于 R，PySpark, SparkR, Python 2, Python 3, Chainer, PyTorch, Tensorflow等
6、提供平台托管的 Notebook 实例最大规格，虚拟CPU不小于90个，内存不少于380GB，并可支持使用 GPU 实例
7、提供平台托管的 Notebook 实例需支持生命周期管理，并可创建在虚拟私有网络内提供更好地安全性。
8、提供的完全托管机器学习工具服务需支持使用用户提供的模型训练容器镜像提供的自定义训练算法
9、提供的完全托管机器学习工具服务支持在生产环境中一键式部署受训模型，一次模型训练后可进行框架自动优化并可将这些框架用于部署在多个硬件平台上
