课堂思政：人工智能与弯道超车
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陈清华、田启明、施郁文等
目录
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课程简介
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● 课程简介
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环境准备
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● Anaconda环境安装与使用
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● Pycharm环境安装
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● 常用第三方包的安装与配置
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项目一 电影数据统计
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● 任务简介
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● 数据获取
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● 数据解析
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● 数据分析
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● 数据可视化
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● 课堂思政：新型冠状病毒疫情分析与可视化
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● 课堂思政：中国工匠精神
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项目二 电影数据分析（回归）
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● 任务简介
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● 使用一元线性回归分析电影票房数据
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● 使用多项式回归分析电影票房数据
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● 使用多元线性回归分析电影票房数据
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● 课堂实训：工资分析
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项目三 爬取房产租赁数据
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● 任务简介
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● 电影数据爬取
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● 房产租赁数据爬取
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● 房产租赁数据统计
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● 课后实训：二手房数据爬取
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● 课堂思政：疫情数据的爬取与可视化
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项目四 房屋租赁数据分析与可视化
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● 任务简介
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● 使用箱形图展现租赁价格分布特征
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● 使用散点图展现房屋面积与租赁价格的关系
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● 使用饼图展现不同行政区域的可租赁房源占比
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● 使用折线图可视化房间数与租赁价格的关系
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● 使用热力图展现地理位置的影响
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● 课后实训：二手房数据分析
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● 课堂思政：疫情数据分析与可视化
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项目五 身高与体重数据分析（分类器）
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● 使用身高、体重数据进行性别分类
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● 使用支持向量机进行肥胖程度分类
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● 课后实训： 身高体重数据分析（分类器）
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项目六 鸢尾花分类
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● 任务简介
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● 使用K近邻对鸢尾花进行分类
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● 使用随机森林对鸢尾花进行分类
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● 使用神经网络对鸢尾花进行分类
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项目七 电影评分数据分析（聚类）
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● 任务简介
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● 使用BDSCAN确定质心个数
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● 使用K-Means对观影用户进行聚类
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项目八 人脸检测与人脸识别
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● 任务简介
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● 图像中的人脸检测
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● 视频中的人脸检测
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● 图像中的人脸识别
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● 视频中的人脸识别
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● 课后实训：眼睛与笑脸检测
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● 课堂思政：人工智能与弯道超车
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项目九 手写数字识别应用
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● 任务简介
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● 图像数据集准备
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● 使支持向量机识别手写数字
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● 使用神经网络识别手写数字
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● 课后实训：使用不同的机器学习方法识别数字手写体
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项目十 深度学习在行为识别中的应用
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● 任务简介
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● 使用卷积神经网络识别行为
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● 使用循环神经网络识别行为
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● 课后实训：电影评论数据分析
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项目十一 TensorFlow与神经网络
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● 任务简介
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● 使用单层神经网络预测花瓣宽度
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● 设计多层神经网络实现鸢尾花分类
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● 课后实训：卷积神经网络的实现与应用
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项目综合实训（17级学生案例）
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● 综合实训要求
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● 确定数据采集目标
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● 数据采集与预处理
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● 数据统计与分析
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● 数据分析与预测
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● 数据分类应用
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● 17级实训案例：二手车数据获取与市场分析
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