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深度学习案例：利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握Word2vec、One-hot表达、CBOW词向量生成、深度学习算法构建文本主题识别模型、模型优化的主要方法和技能，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
自然语言处理
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项目实操：人力资源分析预测
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许多人报名参加他们的培训，公司想知道这些学员中哪些人在培训后会选择寻找新工作，哪些人会选择留下来为公司工作，这将有助于公司降低培训成本、培训时间以及培训质量，并更好地规划学员的课程和分类。
师傅带练【股市评论数据情感分析】
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生态链职业技能等级认定业务介绍
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广东省人力资源和社会保障厅 广东省工业和信息化厅 广东省国资委关于推动实施产业技能根基工程的通知》（粤人社规〔2022〕26号）、《关于公布广东省“产教评”产业技能生态链首批链主培育单位入选名单的通知》、《广东省职业技能培训补贴管理办法
数据分析程序设计
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一、课程简介
通过学习本课程，可掌握不同机器学习算法的应用场景，算法理论基础，编程实现、模型评价体系等，为后续课程的学习及从事数据挖掘的开发和项目业务奠定基础。
项目实操：Python疫情期间网民情绪识别
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本项目综合了自然语言处理、词向量等技术，主要使用机器学习对文本进行分类。 本项目首先对训练数据进行预处理，将数据整理成特定格式并定义成Dataset数据类，然后构建机器学习模型进行训练和预测。
案例：基于深度神经网络的电商网站智能客服应用
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目前常用的智能客服应用的原理是：先建立好标准问题--答案库，每个标准问题都对应一个标准回答；当客户提出问题后，系统经过一定的规则运算，将客户提问和标准问题关联起来，再把对应的标准回答反馈给客户，让客户在与客服机器人交流的过程中有更便捷的体验
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