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AIGC与文本生成

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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。

BP神经网络与TensorFlow2实战

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一、课程简介      通过学习本课程,可掌握TensorFlow2常用数据类型和操作、模型构建、高阶API-Keras使用的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

Seaborn进阶绘图

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握Matplotlib绘图、Seaborn进阶绘图和Pyecharts绘图的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础

案例:电商产品评论数据情感分析(R语言实现)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握网络数据爬虫技术、文本去重、文本分词和模型构建的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

TensorFlow2实战

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握TensorFlow2常用数据类型和操作、模型构建、高阶API-Keras使用的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

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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课程简介       通过学习本案例,可掌握Word2vec、One-hot表达、CBOW词向量生成、深度学习算法构建文本主题识别模型、模型优化的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

数据分析案例:基于水色图像的水质识别

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握图像切割、特征提取、模型构建和模型评价的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

网络数据采集程序设计

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      通过学习本课程,可掌握Python在静态网页、动态网页、需要登录后才能访问的网页、PC客户端、APP中爬取数据的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础

Python数据分析实训

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握使用pandas进行数据缺失值处理、数据统计分析、日期数据处理分析的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础

Python文本挖掘实战

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一、课程简介      通过学习本课程,可掌握正则表达式、中文分词、词云图绘制、文本向量化表示的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
智能助手
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