一、课程简介       通过学习本课程，可掌握Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用文件模块等知识点，并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘、数据挖掘开发和科研业务奠定基础

致力于为数据挖掘、人工智能、深度学习等领域的开发者们提供本地技术沙龙、课程培训等丰富有趣的活动，鼓励开发者们发挥想象，落地更多有社会价值的项目。  

而在这种激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低价格之外，了解更多消费者的心声对电商企业来说也变得越来越有必要。其中，非常重要的方式是对经营数据的内在信息进行分析。  

2.项目目标        本项目旨在利用人工智能技术开发生活垃圾分类模型，提高垃圾分类速度。

一、课程简介       所谓图像风格转换，是指利用算法学习一张图像的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图像上的技术。       本案例的主要分析目标如下。      （1）使用油画和现实风景图像数据集，构建CycleGAN网络，将现实风景图像转换成油画风格。   二、技术点       图像风格转换；神经网络建模。   三、建议前置课程 TensorFlow2深度学习实战 计算机视觉实战

1.项目背景   在中国农历春节前后，大部分城市会发生大规模的高交通运输压力的现象，以春节为中心，每年都会上映近40天的春运大幕。

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。

本案例基于腹部CT序列图像，通过深度学习U-Net模型实现图像分割。对图像进行增强对比，并提取肝脏切片进行数据增强，构建模型实现图像分割。       本案例的主要分析目标如下。     

一、课程简介       目前在大数据领域，主流的服务器操作系统、主流的软件开发环境和主流的互联网应用都是基于Linux系统。

通过对玉米植株和杂草图像进行深入分析，建立模型以区分农作物与杂草，可以有效协助农民管理农田，减少杂草对作物生长的干扰，提高农作物的产量和质量。