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项目实操：竞赛网站用户行为分析及服务推荐
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一、项目背景
随着计算机技术与通信技术的日益成熟和广泛应用，互联网自90年代初开始得到迅猛发展，随之而来的是网上信息资源越来越丰富，人们要在浩如烟海的互联网信息世界中找到自己真正感兴趣信息却存在很大的困难
项目实操：餐饮智能推荐服务
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项目背景
在“互联网+”背景下，餐饮企业的经营方式发生了很大的变革：团购和O2O拓宽了销售渠道，微博、微信等社交网络加强了企业与消费者、消费者与消费者之间的沟通，电子点餐、店内WIFI等信息技术提升了服务水平
AIGC与文本生成
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通过本课程的学习，可了解Prompt的相关内容和使用，掌握AIGC的应用，利用人工智能技术来生成需要的文本，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。
项目实操：Python疫情期间网民情绪识别
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本项目综合了自然语言处理、词向量等技术，主要使用机器学习对文本进行分类。 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，然后构建机器学习模型进行训练和预测。
工作室项目：Python二手汽车售价预测
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本项目综合了Python数据分析、数据可视化、机器学习等技术，主要使用pandas、matplotlib、seaborn库可视化分析数据和建立特征，然后使用sklearn的回归模型进行建模。
工作室项目：Python利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类
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本项目综合了文本处理、人工智能、TensorFlow深度学习框架等技术，主要使用基于动态路由的RNN模型对路透社新闻进行分类。
本项目数据集包含有11228条新闻，共分成46个主题。
项目实操：Python二手汽车售价预测
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本项目综合了Python数据分析、数据可视化、机器学习等技术，主要使用pandas、matplotlib、seaborn库可视化分析数据和建立特征，然后使用sklearn的回归模型进行建模。
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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