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人工智能案例:基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人

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本案例的主要分析目标如下。      (1)了根据语料库,使用循环神经网络、LSTM网络,seq2seq模型,实现聊天机器人。  

项目实操:糖尿病遗传风险预测

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通过体检数据,以血糖值为目标来建立相关的模型实现血糖预测。      2. 预测糖尿病遗传风险并对预测结果进行分析。         

语音处理实战

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握语音信号基础、语音文件参数、Python语音文件操作、Python语音数据预处理、Python语音特征提取等知识点,并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘

Python编程基础

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用文件模块等知识点,并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘、数据挖掘开发和科研业务奠定基础

MyBatis课程

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二、技术点  1、MyBatis可以使用简单的XML或注解来配置和映射原生信息,将接口和Java的POJOs(Plain Old Java Objects,普通的Java对象)映射成数据库中的记录。

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。

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

【图书】数字图像处理实战

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‖ 配套资源 配套数字资源包括: 正文数据和代码 实训数据 习题数据和答案 PPT课件 教学大纲 教学进度表 教案 如需图书相关资料,可前往校企共建云教材网站(https://book.tipdm.org

【招募中】ECharts视频制作

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2.熟练掌握ECharts的使用,包括高级应用如大屏可视化设计、JSON数据处理及异步数据加载。 3.普通话较为标准,没有口音。 4.责任心强,有耐心且足够细心能够按时、保质、保量完成任务。

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。
智能助手
GPT助手
您好,请问有什么可以帮您!