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案例:金融服务机构资金流量预测(R语言实现)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握平稳性检验、非平稳序列处理、纯随机性检验、模型定阶和模型构建的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

案例:商品零售购物篮分析(R语言实现)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握使用matplotlib绘制图形进行可视化分析和数据探索分析的主要方法和技能,掌握常见关联规则算法的实现原理,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

案例:家用热水器用户行为分析与事件识别(Python实现)

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握冗余特征处理、划分事件、确定阈值、特征构建、BP神经网络模型构建的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

案例:基于深度神经网络的电商网站智能客服应用

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案例的主要分析目标如下。      (1)实现客户与机器人客服正常业务交流。  

【场景实战】AIGC与人力资源管理

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随着人工智能(AI)技术的迅速发展,AIGC(Artificial Intelligence in General Career)在职场工作中正发挥着越来越重要的作用,从提高效率到改变职业发展方式都呈现出深远的影响。 AIGC的出现极大地提高了职场工作的效率与质量。从邮件撰写到产品需求文档编写,再到图像制作等各个职业场景,AIGC都能提供智能化、高效率的解决方案。对于普通人而言,学习AIGC已经成为提高职业竞争力的必然选择。掌握AIGC技能意味着能够更快速、更精准地完成工作任务,从而获得更多的职业机会和发展空间。 随着AIGC技术的日益普及,其对职场工作的影响将愈发深远。因此,学习AIGC已不仅仅是科技人员的专属领域,而是普通人的必备技能。只有通过学习AIGC,不断提升自身的智能化应用能力,才能与时俱进,立于不败之地。AIGC职业场景应用训练营致力于为学员提供全面系统的AIGC学习体验,助力他们在职场中获得更多的成功与成就。

BP神经网络与TensorFlow2实战

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TensorFlow2的常用数据类型和操作,接着学习线性模型的构建,包括初始化模型、构建损失函数、模型训练及可视化等内容,接着学习高阶API-Keras的使用,最后通过《mnist手写数字识别》与《鸢尾花分类》案例巩固前面学习的知识

数据分析和可视化案例:航空公司客户价值分析

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握数据清洗、特征构建和数据标准化的主要方法,并且能构建模型实现客户分群,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
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