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。

本项目首先对训练数据进行预处理，将数据整理成特定格式并定义成Dataset数据类，然后构建机器学习模型进行训练和预测。

本书由校企联合开发，融合了大数据平台运维的“1+X”技能考证、大数据运维工程师岗位证书考试等内容，从实用出发，通俗易懂，难度适宜，便于开展理论实践一体化、岗课赛证融通教学。

本书设计以“岗位需求为导”对网络爬虫工程师岗位能力进行拆解，并结合案例进行技能教学，贯穿以用为学的教学理念。 全书以任务为导向，将Python爬虫常用技术和真实案例相结合。

我们给出一个包含约 20 万用户的数据集进行训练，另一个规模相近的数据集进行测试。

本项目首先探索数据总体的分布情况，检测缺失值和异常值；然后探索变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系，使用matplotlib等库进行可视化分析；然后理解已知含义的数据，将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征；划分训练集和测试集

（3） 模型训练与评估。       说明：以上技术目标仅供参考，具体分析方向可自定，需结合实际需求。

‖ 教材特色 本书参考大数据分析师等岗位的技能要求，充分融入全国职业院校大数据技术与应用赛项、“泰迪杯”数据分析技能赛技术标准要求，符合大数据应用开发“1+X”职业技能证书要求。

实训宝一个可以装在口袋里的大数据&人工智能个人实训室。 具有即插即用、学训一体、标准环境、版本丰富、体型小巧的特点。

课程首先对TensorFlow进行介绍，然后学习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