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智能推荐算法

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推荐系统在互联网和传统行业中都有着大量的应用

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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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。

项目实操: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,然后构建机器学习模型进行训练和预测。

工作室项目:Python基于图像识别实现生活垃圾分类

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2.项目目标        本项目旨在利用人工智能技术开发生活垃圾分类模型,提高垃圾分类速度。

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。

百货商场用户画像描绘与价值分析

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握使用pandas模块对数据进行处理和matplotlib可视化分析的主要技能和应用,掌握模型构建和模型分析的主要方法,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

案例:客户购买品牌预测

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握数据变换、数据集成和类不平衡处理等主要方法和技能,掌握模型的构建方法并能够对模型进行优化,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

项目合作:教学资源PPT优化

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❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀ 交付单位:云南工商学院,苏州大学应用技术学院,广东金融学院   ▣ 工作内容 基于提供的Tableau、Power BI、Excel素材包含文档、基础PPT,对PPT

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。