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MindSpore深度学习原理与实现
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项目前置知识学习
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深度学习算法
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实战案例：英文数字语音识别
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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。
项目实操：基于自动机器学习的水色图像水质评价
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分析不同水质样本的特征。
2. 实现对水质情况的自动分析。
三、实现工具
Python3：Pandas、Matplotlib、SVM等。
基于循环神经网络的MNIST数字识别
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【进行中】项目合作：计算机视觉案例资源开发
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利用Python深度学习框架进行模型训练、测试与优化，确保模型性能满足项目需求，并对实验结果进行可视化分析，输出相应的文档、PPT、教案、实验指导书和数据。
大模型开源平台介绍及使用
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新冠疫情期间网民情绪识别
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【师傅带练】金融问句语义判断
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