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数据统计分析

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大模型prompt工程

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《大模型Prompt工程》是一门精彩纷呈的课程,旨在深入探讨大型模型的应用和工程方法。这门课程包括以下主要内容: 1.

项目实操:基于深度学习的推荐系统受众性别预测

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一、项目背景       通过学习本案例,可掌握Python机器学习、Tensorflow2、Word Embedding和深度神经网络的相关知识,并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘分析工作奠定基础

TensorFlow2深度学习实战

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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。  

人工智能核心课-深度神经网络

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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。  

项目前置知识学习

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【进行中】项目合作:Hive案例开发

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❀❀❀本项目正在开发中❀❀❀ 开发单位:中南民族大学、重庆对外经贸学院、云南工商学院   ▣ 工作内容 基于提供的数据和案例分析的需求,用Hive等工具对案例进行统计,用Python的Matplotlib

【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。  

【图书】ETL数据整合与处理(Kettle)(第2版)

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‖ 课程简介 本课程是图书《ETL数据整合与处理(Kettle)(第2版)(微课版)》的配套学习视频,是大数据技术等专业的专业基础课。

项目实操:O2O优惠劵使用预测

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个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术,它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠,同时赋予商家更强的营销能力。
智能助手
GPT助手
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