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深度学习的数据预处理技术精讲-打开人工智能数据大门
《深度学习的数据预处理技术精讲-打开人工智能数据大门》是一门专为数据处理工作者设计的课程，旨在帮助你理解并掌握深度学习的数据预处理技术。 课程首先介绍数据预处理技术的重要性和基本概念。然后，我们将学习…
《深度学习的数据预处理技术精讲-打开人工智能数据大门》是一门专为数据处理工作者设计的课程，旨在帮助你理解并掌握深度学习的数据预处理技术。
课程首先介绍数据预处理技术的重要性和基本概念。然后，我们将学习如何读取、显示、保存和编辑图像，以及如何进行图像几何变换。接下来，我们将深入学习如何利用Tensorflow进行图像缩放、裁剪、色彩调整和翻转等操作。
在文本处理部分，我们将介绍Jieba中文分词的使用，包括如何添加自定义词典，如何进行关键词提取和词性标注。最后，我们将通过实例，让你了解如何对文本数据进行预处理，包括分词、one_hot编码和序列填充等。
无论你是计算机科学或相关领域的学生，还是希望增强深度学习数据处理技能的专业人士，或者是对人工智能和深度学习数据处理技术感兴趣的技术爱好者，这门课程都将为你提供实用的知识和技能。
课程内容介绍
第1章 数据预处理技术
第2章 利用OpenCV进行图像预处理
- 1 读取、显示和保存图像1
- 2 读取、显示和保存图像2
- 3 图像像素的获取和编辑
- 4 图像几何变换之图像缩放
- 5 图像几何变换之平移变换
- 6 图像几何变换之旋转变换
- 7 图像几何变换之翻转变换
- 8 色彩通道分离和融合
- 9 颜色空间转换
第3章 利用TensorFlow进行图像预处理
- 1 利用Tensorflow2进行图像缩放
- 2 使用tf.image模块函数对图像进行裁剪
- 3 使用tf.image模块函数进行图像色彩调整
- 4 使用tf.image模块函数进行图像翻转
第4章 利用Jieba进行文本预处理
- 1 Jieba中文分词介绍
- 2 使用jieba.cut进行中文分词案例演示
- 3 jieba添加自定义词典
- 4 jieba添加自定义词典案例讲解
- 5 关键词提取
- 6 词性标注
- 7 分词器Tokenizer
第5章 利用Keras进行文本预处理
- 1 Keras的one_hot转换
- 2 填充序列pad_sequences函数
第6章 案例分析：对业务员工作日报进行文本处理
- 1 案例分析：导入本地文本数据
- 2 案例分析：添加中文文本分词的停止词库和词典库
- 3 案例分析：中文文本分词及词云展示
- 4 案例分析：构建分词器及填充序列
第7章 课后习题
- 1 课后习题讲解：判断题和选择题
- 2 课后习题讲解：实训题代码讲解
课后总结
课后测试题
谢佳标
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