‖ 课程简介 本课程是图书《数字图像处理实战》的配套学习视频，本书以图像处理基础理论与真实案例相结合的方式，深入浅出介绍图像处理的常见任务及实现技术。  

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。 课程介绍深度学习中常用算法的原理以及编程实现，包含图像识别中常用模型卷积神经网络CNN、序列数据处理常用模型循环神经网络RNN、长短时间记忆模型LSTM。课程设计思路以应用为导向，让学员明确所学知识是如何解决问题的，通过教授和练习巩固所学知识，使学生真正理解并能够应用所学知识。最后结合实训内容巩固前面学习的知识。   二、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的PPT、教案、教学进度表等资源包，丰富你的课堂体验。

三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python网络爬虫实战

‖ 课程简介 本课程是图书《TensorFlow 2 深度学习实战（第2版）（微课版）》的配套学习视频，是大数据技术专业的专业核心课，是理论实践一体化课程配套教材。

一、课程简介       《共享单车使用量综合分析案例》是一门数据分析和统计学的课程，旨在教学生如何综合运用数据分析技术，研究共享单车使用量的变化和影响因素，从真实的数据中探索有关共享单车使用量的问题