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BP神经网络与TensorFlow2实战
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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
深度学习案例：利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类
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二、技术点
词嵌入word embedding、RNN网络、词向量训练。
三、建议前置课程
TensorFlow2深度学习实战
自然语言处理
【图书】大数据存储
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‖ 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。
【进行中】项目合作：目标检测案例开发
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2.利用Python深度学习框架（如PyTorch）进行模型训练、验证和测试，优化模型性能。
3.输出相应的文档、PPT，确保项目成果的完整性和可复现性。
【进行中】项目合作：计算机视觉案例资源开发
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利用Python深度学习框架进行模型训练、测试与优化，确保模型性能满足项目需求，并对实验结果进行可视化分析，输出相应的文档、PPT、教案、实验指导书和数据。
脑PET图像分析和疾病预测
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本案例以阿尔茨海默综合症为例对脑PET图像进行研究，基于海量脑PET数据集作为脑PET图像检测数据库的训练样本，构建模型对阿尔茨海默综合症进行分析和预测。
Agent实战：财务发票录入助手
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Bert大模型微调实战
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