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AIGC生产力提升

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通过本课程的学习,可了解大模型的工具及应用,掌握利用大模型辅助教学应用,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。

AIGC的教学应用

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通过本课程的学习,可了解大模型的工具及应用,掌握利用大模型辅助教学应用,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。

实战案例:基于GAN的图像风格转换

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本案例的主要分析目标如下。      (1)使用油画和现实风景图像数据集,构建CycleGAN网络,将现实风景图像转换成油画风格。  

使用Spark MLlib算法库进行目标用户识别

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课程首先对Spark MLlib算法库进行了简介,主要包含数据预处理、回归、分类、推荐等。

Python特征工程实战

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握特征工程的概念、数据预处理、特征构建、特征选择、降维与特征转换、特征学习的主要方法和技能,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:网购商品评分预测

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握数据探索、属性规约的方法和技能,能够根据实际需求选择合适的算法构建模型并进行评估,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。

计算机视觉实战

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AI医疗概论

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一、课程简介       医学影像数据的日益丰富、医学影像人员的极端匮乏以及数据分析的单调枯燥,使医学影像成为人工智能最热门的方向之一。
智能助手
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