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人工智能核心课-深度神经网络
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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。
TensorFlow2深度学习实战
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(207)人学习
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。
计算机视觉实战
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(25)人学习
一、课程简介
通过学习本课程，可了解图像处理的基本概念和意义，掌握图像读写、图像几何变换、图像增强、图像锐化和图像批处理的主要方法和技能，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
Python机器学习实战
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(612)人学习
一、课程简介
通过学习本课程，可掌握不同机器学习算法的应用场景，算法理论基础，编程实现、模型评价体系等，为后续课程的学习及从事数据挖掘的开发和项目业务奠定基础。
工作室项目：Python共享单车运营分析
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共享单车平台为了更好的扩流新用户和提高现有用户的活跃率、留存率，平台开发和运营人员会通过系统记录的骑行数据来研究和优化共享单车平台，挖掘数据中有用的信息（例如可以通过手机收集用户的行进路线数据、周边环境等数据来分析用户的行为
机器学习从入门到精通
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(1)人学习
课程掌握知识点： （1) 熟悉机器学习中数据处理、数据建模的流程;掌握机器学习的基本概念； （2）掌握Scikit-learn库的使用,能够基于Python语言和Scikit-learn库实现机器学习的实际应用
项目合作：Python案例开发
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▣ 招募要求
1.硕士研究生及以上，计算机、统计、数学等相关专业优先；
2.熟悉掌握 Python相关操作；
3.掌握大数据分析、挖掘技术，了解人工智能等前沿技术，对相关知识的原理有深入的了解，包含但不限于数据处理
项目合作：自然语言案例开发
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熟悉数据挖掘相关理论知识，包含但不限于可视化分析、分类、聚类等。
5. 责任心强，有耐心且足够细心能够按时、保质、保量完成任务。
▣ 工作地点
不限制，支持远程办公。
大模型与AIGC概述
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(2)人学习
通过本课程的学习，可了解大模型的概念和发展历程，以及大模型的原理和AIGC的简介，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、人工智能研究领域奠定基础。
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