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项目实操:花卉识别
0人评价 (3)人学习
根据提供的
数据
集,构建图像分类模型实现花卉识别任务。 三、实现工具 Python3:Tensorflow、Matplotlib等。
案例:基于深度神经网络的电商网站智能客服应用
0人评价 (204)人学习
三、建议前置课程 Python编程基础 Python
数据
分析与应用 TensorFlow2深度学习实战 自然语言处理
AIGC与产品设计
0人评价 (6)人学习
通过本课程的学习,可掌握AIGC的应用,利用人工智能技术来辅助完成各项任务,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。
工作室项目:Python儿童身体健康情况可视化分析
0人评价 (0)人学习
3.核心技术 (1)Python
数据
分析 (2)Python
数据
可视化
实战案例:英文数字语音识别
0人评价 (1)人学习
本案例选取3900条来自18个人朗读的英语数字语音,提取英语数字语音
数据
的MFCC特征,并基于TensorFlow框架,构建LSTM深度学习模型,完成语音数字的识别。
计算机视觉实战
0人评价 (25)人学习
一、课程简介 通过学习本课程,可了解图像处理的基本概念和意义,掌握图像读写、图像几何变换、图像增强、图像锐化和图像批处理的主要方法和技能,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
项目合作:微课动画制作
0人评价 (0)人学习
❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀ 交付单位:苏州大学应用技术学院,滇西科技师范学院 ▣ 工作内容 基于提供的文档、
数据
等素材,编写相关脚本,使用动画软件制作微课动画,最终以视频的形式呈现动画。
项目实操:物流公司订单装运类型预测分析
0人评价 (2)人学习
二、项目目标 1.本项目希望利用所给
数据
结合机器学习等相关技术,选用合适的模型,训练出一个能够有效预测出订单装运类型的模型。
大模型与AIGC概述
0人评价 (1)人学习
通过本课程的学习,可了解大模型的概念和发展历程,以及大模型的原理和AIGC的简介,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。
项目合作:自然语言案例开发
0人评价 (0)人学习
熟悉
数据
挖掘相关理论知识,包含但不限于可视化分析、分类、聚类等。 5. 责任心强,有耐心且足够细心能够按时、保质、保量完成任务。 ▣ 工作地点 不限制,支持远程办公。
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张老师
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