一、课程简介      通过学习本案例，可掌握对获取的数据进行处理以及可视化分析的主要方法和技能，可以构建相应的模型进行客户分群，并进行模型评价，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

本案例的主要分析目标如下。      （1）了解一般图像的储存方式，掌握一般图像处理的方法。      （2）理解卷积神经网络各个结构的作用，构建一个人脸识别模型。  

本案例的主要分析目标如下。      （1）建立互联网虚假流量识别模型，精准识别虚假作弊流量记录。   二、技术点       Hive、Spark MLlib、决策树、随机森林。  

一、课程简介       通过学习本案例，可掌握文本处理的相关方法、text CNN的多标签文本分类模型的原理和模型评价的相关方法，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。

课程内容专注于AIGC在文本内容生成领域应用。通过本课程，学生将学习如何利用AIGC技术来提高文本创作和信息处理的效率和质量。课程内容覆盖了从基础的AIGC概念到实际应用场景的多个方面。 ‖ 教学目标 （1）工具应用：使学生了解并掌握AIGC文本生成工具的操作方法。 （2）提词能力：培养学生编写有效提示词的能力，包括理解提示词的概念与分类，掌握提示词工程的基本流程，以及评估与改进提示词的方法。 （3）提词技巧：让学生掌握编写文本提示词的原则与策略，通过提供清晰的提示、参考示例、逐步思考、任务拆解和采用系统提示框架等提词编写技巧。 （4）应用能力：培养学生能够根据不同场景自主编写合适的提示词，高质量完成文本生成任务。

本案例的主要分析目标如下。      （1) 用户在访问网站的电影时产生了大量的历史浏览数据，从用户浏览过的电影类型记录来预测该用户的性别，这可以作为一个解决思路来进行尝试。     

一、课程简介       《机器学习从入门到精通》此课程是一门专业课程，面向人工智能技术服务，课程系统地介绍了Python编程库、分类、回归、无监督学习和模型实用技巧以及算法和案例充分融合。      

Spark编程进阶、Spark SQL结构化数据文件处理、Spark Streaming实时计算框架、Spark GraphX图计算框架、Spark MLlib功能强大的算法库、以及广告检测流量作弊识别的项目案例

3.核心技术        （1）Python数据分析与应用        （2）Python机器学习实战        （3）TensorFlow2深度学习实战        （4）计算机视觉实战