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人工智能核心课-深度神经网络
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一、课程简介
通过学习本课程，可掌握构建卷积神经网络CNN、构建循环神经网络RNN、长短时间记忆模型LSTM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挖掘工作奠定基础。
基于医学影像的血管三维重构
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握对于图像数据的读取、边缘计算、图像叠加、拟合平滑处理的主要方法和技能，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。
Flume数据采集
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一、课程简介
《Flume数据采集》通过理论与实践相结合的教学模式，使学生在理解相关知识点的基础上，通过动手实践的方式来加强巩固，从而加强学生的动手能力。
案例：商品零售购物篮分析（R语言实现）
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、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
AIGC与Python应用开发实战
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‖ 教学目标
（1）知识理解：深入理解AIGC技术的核心原理、应用场景和发展趋势，掌握Python应用开发的基础语法、常用库和框架的使用方法，理解AIGC技术在Python应用开发中的集成方式及其优势
中文语音识别
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握语音识别的相关方法、BiRNN和WaveNet网络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挖掘工作奠定基础。
工作室项目：基于Python的道路缺陷自动识别
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前置课程建议：Python编程基础、Python数据分析与应用、Python机器学习实战、TensorFlow2实战、深度神经网络
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