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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。
工作室项目：Python基于叶片图像检测植物病害
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综合运用计算机数字图像处理技术与人工神经网络技术，对叶片特征进行分析，实现对植物叶片中病斑的自动识别，通过精确的识别害虫种类，可有效地对植物生长状态进行管控，提升植物的产量于质量。
Hadoop电影用户性别预测
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本案例的主要分析目标如下。 （1) 用户在访问网站的电影时产生了大量的历史浏览数据，从用户浏览过的电影类型记录来预测该用户的性别，这可以作为一个解决思路来进行尝试。
结业考核
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广告流量作弊识别V2
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特征工程实战V2
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【图书】Python编程基础
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‖ 课程简介
本课程是图书《Python编程基础》的配套学习视频，是大数据技术等专业的专业基础课。本书全面地讲解了Python编程基础及其相关知识的应用。
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