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

通过本课程，学生将了解AIGC技术的最新发展，并学习如何将其应用于智能自动化的多个场景，以实现办公自动化和智能化。

（3）特征构建：对分词的结果序列化以及使用Tencent_AILab_ChineseEmbedding的预训练词向量作为文本特征。     

本书包含技能拓展和技能训练等内容，可以丰富和巩固读者所学知识让读者能够将所学知识应用到实际的项目中。

作弊行为，恶意曝光，甚至是在用户完全无感知的情况下被控制访问等产生的不由用户主观发出的行为给数据带来了巨大的噪声，给模型训练造成了很大影响。    

通过4周的时间内完成一个视频检测识别的任务，该项目要求学生具备一定的数字图像预处理和Python分析建模能力，通过本项目的学习训练，学员不仅能够进一步掌握主流的图像处理方法，同时还为从事图像处理和识别相关工作累积项目方法

‖ 配套资源 配套数字资源包括： 正文数据 课后技能训练答案 课程标准 授课计划 如需图书相关资料，可前往校企共建云教材网站（https://book.tipdm.org/），搜索书名

本课程共6个项目，介绍了使用Python实现新零售智能销售项目，涵盖项目的背景、项目所使用的Python数据分析工具的安装与操作、Python基础与常见的数据分析库，以及使用数据可视化分析新零售智能销售库存结构