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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。
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。
项目实操：基于自动机器学习的水色图像水质评价
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分析不同水质样本的特征。
2. 实现对水质情况的自动分析。
三、实现工具
Python3：Pandas、Matplotlib、SVM等。
Hadoop电影用户性别预测
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本案例的主要分析目标如下。 （1) 用户在访问网站的电影时产生了大量的历史浏览数据，从用户浏览过的电影类型记录来预测该用户的性别，这可以作为一个解决思路来进行尝试。
案例：搭建一个智能车牌识别系统
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握图片数据读取、图片预处理、图片内容中的字符分割、卷积神经网络车牌识别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。
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