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项目实操:广告流量作弊识别

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另一方面,广告监测行为数据被越来越多地用于建模和做决策,例如绘制用户画像,跨设备识别对应用户等。

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。

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。

SpringMVC课程

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它围绕DispatcherServlet设计,是一个中心Servlet,所有的请求都会经过这个Servlet,然后根据请求参数生成代理请求,找到请求对应的实际控制器,控制器处理请求,创建数据模型,访问数据

皮肤癌图像检测

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本项目基于多名患者的皮肤癌组织显微图像数据进行处理,通过构建模型对皮肤癌图像进行检测和分析,结合人工智能和医疗健康领域,推动智慧医疗的发展,实现个性化、循证的医疗服务,为患者提供更加精准有效的医疗支持,

基于FaceNet的人脸智能识别

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人脸识别技术将提取的人脸图像的特征数据数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。

实战案例:动态人脸智能识别(TensorFlow2)

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人脸识别技术将提取的人脸图像的特征数据数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。

自然语言处理

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一、课程简介      通过学习本课程,可掌握正则表达式、中文分词、词云图绘制、文本向量化表示的主要方法和技能,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。

公众健康问句分类

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握文本处理的相关方法、text CNN的多标签文本分类模型的原理和模型评价的相关方法,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。

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。