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TensorFlow2深度学习实战
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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。
【图书】TensorFlow 2 深度学习实战
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‖ 课程简介
本课程是图书《TensorFlow 2 深度学习实战》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。
PyTorch深度学习原理与实现
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深度学习基础-人工神经网络
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基于深度学习的花卉智能识别
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基于深度学习的问政留言分类（MindSpore）
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工作室项目：Python量化交易-基于SVM机器算法股票预测分析
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本项目从选出的股票中，采用SVM机器算法模型，根据股票的历史数据，构建训练数据集，采用模型进行机器学习训练获取策略，从而分析预测股票的涨跌情况。
数据分析师（初级）职业技术考试
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