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项目实操:前程无忧招聘岗位数据处理

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一、项目背景       我们现在进入一个“大智物移云”—大数据、智能化、物联网、移动互联网、云计算的时代,一个计算无处不在、软件定义一切、网络包容万物、连接随手可及、宽带永无止境、智慧点亮未来的时代

机器学习原理与实战

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‖ 课程简介 本课程是图书《机器学习原理与实战》的配套学习视频,是大数据技术、人工智能技术应用、软件技术等专业的专业基础课。

大模型与AIGC概述

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通过本课程的学习,可了解大模型的概念和发展历程,以及大模型的原理和AIGC的简介,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、人工智能研究领域奠定基础。

DeepSeek大模型与AIGC概述

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通过本课程的学习,可了解大模型的概念和发展历程,以及大模型的原理和AIGC的简介,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、人工智能研究领域奠定基础。

数据分析程序设计

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课程以任务式为导向,全面介绍了《数据分析程序设计》及其知识的应用,是大数据与人工智能Python系列课程的核心课程。

项目实操:P2P信用贷款风险分析

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本案例根据某P2P平台用户数据构建贷款风险控制模型,以帮助P2P贷款企业更加高效,智能地进行风险管理。

项目合作:Python案例开发

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▣ 招募要求 1.硕士研究生及以上,计算机、统计、数学等相关专业优先; 2.熟悉掌握 Python相关操作; 3.掌握大数据分析、挖掘技术,了解人工智能等前沿技术,对相关知识的原理有深入的了解,包含但不限于数据处理

Python机器学习实战

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课程以任务式为导向,全面介绍了《Python机器学习算法实现》及其知识的应用,是大数据与人工智能Python系列课程的核心课程。

项目实操:电子商务网站用户行为分析及服务推荐

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个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

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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(2)对不同的客户群提供最适合的个性化产品,改进新产品的智能化的研发和制定相应的营销策略。   二、技术点       冗余特征处理;划分事件;确定阈值;特征构建;神经网络模型。  
智能助手
GPT助手
您好,请问有什么可以帮您!