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项目前置知识学习
0人评价 (0)人学习
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
本案例的主要
分析
目标如下。 (1)实现客户与机器人客服正常业务交流。
案例:搭建一个智能车牌识别系统
0人评价 (69)人学习
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。
语音识别中的HMM声学模型
0人评价 (2)人学习
对于音频信号,神经网络能够从原始
数据
中提取特征,一些基于神经网络模型被提出并且表现得比传统的机器学习模型效果更好 。 本案例的主要
分析
目标如下。
工作室项目:Python多种农产品价格智能预测
0人评价 (4)人学习
如果能够通过大量历史
数据
的
分析
,预测未来的价格走势,就能为决策者提供更有力的
数据
支持,从而制定出更为科学合理的政策。
公众健康问句分类
0人评价 (6)人学习
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。
基于循环神经网络的MNIST数字识别
0人评价 (0)人学习
TensorFlow2实战
0人评价 (136)人学习
一、课程简介 通过学习本课程,可掌握TensorFlow2常用
数据
类型和操作、模型构建、高阶API-Keras使用的主要方法和技能,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。
BP神经网络与TensorFlow2实战
0人评价 (15)人学习
一、课程简介 通过学习本课程,可掌握TensorFlow2常用
数据
类型和操作、模型构建、高阶API-Keras使用的主要方法和技能,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。
杂草生长阶段识别
0人评价 (0)人学习
二、项目目标 通过对杂草图像
数据
集进行处理,构建判别模型对杂草进行有效识别。项目技术目标如下。 (1)
数据
探索。 (2) 图像预处理。
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张老师
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