关键词：AI, AIGC, 人工智能

一、课程简介       通过学习本课程，可掌握构建卷积神经网络CNN、构建循环神经网络RNN、长短时间记忆模型LSTM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挖掘工作奠定基础。 课程介绍深度学习中常用算法的原理以及编程实现，包含图像识别中常用模型卷积神经网络CNN、序列数据处理常用模型循环神经网络RNN、长短时间记忆模型LSTM。课程设计思路以应用为导向，让学员明确所学知识是如何解决问题的，通过教授和练习巩固所学知识，使学生真正理解并能够应用所学知识。最后结合实训内容巩固前面学习的知识。   二、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的PPT、教案、教学进度表等资源包，丰富你的课堂体验。

‖ 课程简介 本课程是图书《TensorFlow 2 深度学习实战》的配套学习视频，是大数据技术专业的专业核心课，是理论实践一体化课程配套教材。

本课程专注于探索AIGC技术与Python应用开发之间的融合点，旨在培养学员利用Python编程语言及其相关库和框架，开发高效、智能的应用软件。通过本课程的学习，学员将深入理解AIGC技术的原理，掌握如何运用Python进行AIGC应用的开发，提升应用软件的智能化水平，并优化用户体验。 ‖ 教学目标 （1）知识理解：深入理解AIGC技术的核心原理、应用场景和发展趋势，掌握Python应用开发的基础语法、常用库和框架的使用方法，理解AIGC技术在Python应用开发中的集成方式及其优势。 （2）技能提升：能够使用Python及其相关库和框架，开发基于AIGC技术的应用软件，能够整合AIGC技术到应用开发中。 （3）实践能力：通过项目实践，提升学生将理论知识转化为实际应用的能力，鼓励学生进行创新思维和创意实践，利用AIGC技术和Python语言开发具有创新性的应用。

一、课程简介       新冠病毒在全球的流行，以及中美关系的复杂情况，严重影响了全球经济发展，汽车行业也不例外。根据市场的情况，制订正确的销售决策，成为汽车厂商关注的热点。厂商的传统销售决策，可以凭借长期积累经验来决定，而随着当今世界复杂的形势，全球化经济的减缓，汽车的销售的影响因素也会增多，随时根据汽车销售数据的变化，做好数据分析，掌握汽车销售的报表和图表，为汽车销售厂商提供决策数据，使得汽车行业供求平衡，产销两旺，成为汽车工业协会和汽车厂商的必要手段。   二、技术点       数据预处理；数据可视化分析。   三、建议前置课程 Power BI数据分析与可视化