| 模块构成 | 技术要点 | 实战项目 |
| 数据分析基础 | NumPy/Pandas/Matplotlib | 电商用户行为分析 |
| 机器学习实战 | 特征工程/模型调优 | 用户画像构建 |
| 深度学习应用 | TensorFlow/Keras | 验证码智能识别 |
教学采用理论讲解与项目实战相结合的模式，配备专业实验环境：Windows7以上操作系统、Python3.8开发环境、Jupyter Notebook交互平台。硬件配置要求8GB内存以上，建议使用独立显卡设备进行深度学习模块的教学实践。
基于TensorFlow2.x框架，详细讲解神经网络构建方法。通过MNIST手写数字识别案例掌握全连接网络搭建，使用CIFAR-10数据集进行卷积神经网络实战，结合LSTM网络实现时序数据分析。
• 验证码识别系统开发
• 用户行为模式分析
• 商品推荐算法优化
