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项目实操：基于卷积神经网络的人脸识别
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一、项目背景
近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要，我国人脸识别市场不断扩大，技术水平不断提升，在算法方面已取得世界领先地位。
自然语言处理
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课程从文本挖掘概述出发，层层递进，步步深入，详细介绍了文本预处理的正则表达式、包括机械分词法、马尔科夫链分词法、jieba分词、隐马尔可夫模型与viterbi算法的原理和应用和词云图的绘制在内的中文分词相关技术和算法
项目合作：微课动画制作
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❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀
交付单位：苏州大学应用技术学院，滇西科技师范学院
▣ 工作内容
基于提供的文档、数据等素材，编写相关脚本，使用动画软件制作微课动画，最终以视频的形式呈现动画。
中文语音识别
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语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。BiRNN是RNN的一种，一般的RNN是单向的，而BiRNN是一种双向的神经网络。
项目前置知识学习
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实战案例：某公司财务分析案例
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某集团公司进行了财务共享系统建设工作，希望通过共享系统的建设，对现有系统数据进行有效利用，建立财务分析模型，形成财务分析指标体系，提高财务共享系统数据的整合使用效率，满足内部各层级对财务分析数据的应用需求
项目实操：基于深度学习的问政留言分类
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同时，随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，建立基于自然语言处理技术的智慧政务系统已经是社会治理创新发展的新趋势，对提升政府的管理水平和施政效率具有极大的推动作用。
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