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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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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握使用matplotlib绘制图形进行可视化分析数据探索分析的主要方法和技能,掌握常见关联规则算法的实现原理,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

工作室项目:Python疫情期间网民情绪识别

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本项目首先对训练数据进行预处理,将数据整理成特定格式并定义成Dataset数据类,然后加载Bert模型同时制定finetune的策略,搭建好模型后就可以进行训练和预测。

工作室项目:基于Python的道路缺陷自动识别

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前置课程建议:Python编程基础、Python数据分析与应用、Python机器学习实战、TensorFlow2实战、深度神经网络

深度学习案例:利用循环神经网络(RNN)对路透社新闻进行分类

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握Word2vec、One-hot表达、CBOW词向量生成、深度学习算法构建文本主题识别模型、模型优化的主要方法和技能,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

案例:基于深度神经网络的电商网站智能客服应用

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本案例的主要分析目标如下。      (1)实现客户与机器人客服正常业务交流。  

案例:生活大实惠:O2O优惠劵使用预测

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握特征构建的主要方法,熟悉使用pandas模块处理样本数据的基本方法,掌握预测模型的构建、训练和评估方法,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

P2P信贷结果预测(Python)

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一、课程简介       通过学习本案例,可了解P2P信贷的概念,掌握数据抽取、数据探索、数据预处理与分析建模的主要方法和技能,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

案例:电力窃漏电用户自动识别(Python)

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握pyplot图形绘制、缺失值处理、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。

信用卡高风险客户识别(Python)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握对获取的数据进行处理以及可视化分析的主要方法和技能,可以构建相应的模型进行客户分群,并进行模型评价,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。