编程第一课

主要阐述人工智能的基本原理和技术，其中介绍传统的人工智能原理和方法的内容：包括搜索技术、各种知识表示和处理技术、各种典型(精确的和非精确的)的推理技术、专家系统开发技术、机器学习、自然语言处理技术，这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造技术和方法有一个比较清楚的认识。介绍人工智能研究领域里的最新成果的内容有分布式人工智能、数据挖掘与知识发现、遗传算法。这几个方面是目前人工智能研究最活跃的领域，其内容反映了人工智能研究的最新研究方向和成果。本书参考了许多较新的国外同类教材和其他文献，力图保持新颖性和实用性，强调基本概念和基本观点，注重理论和实际相结合。

Lhy_Machine_Learning 李宏毅2021Spring机器学习课程课件及作业 B站视频地址： : 课程主页： : 不定期分享读研干货，点赞关注一起进步： ://space.bilibili.com/46880349 人工智能技术探讨群：78174903 第一节简介作业HW1：回归 第二节深度学习作业HW2：分类 第三节自我注意作业HW3：CNN HW4：自我注意 第四节机器学习理论 第五节变压器作业HW5：变压器 第六节生成模型作业HW6：GAN 第七节自我监督学习作业HW7：BERT HW8：自动编码器 第八节可解释的AI /对抗攻击作业HW9：可解释的AI HW10：对抗攻击 第九节域适应/ RL作业HW11：适应 第十节RL作业HW12：RL 第十篇隐私与ML 第十二节Quantum ML 第十三节Life / Long / Compression作业HW1

清华大学AI人工智能概论课程列表，高等学校人工智能通识课规划内容 清华大学AI人工智能概论课程 第10章 建筑智能化技术 含习题 共35页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第1章 AI时代的起航 含习题 共56页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第2章 感受AI 含习题 共68页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第3章 知识表示和推理 含习题 共52页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第4章 搜索技术 含习题 共34页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第5章 机器学习 含习题 共55页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第6章 深度学习 含习题 共65页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第7章 自然语言处理 含习题 共42页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第8章 智能控制技术 含习题 共39页 .pptx 清华大学AI人工智能概论课程 第9章 工业机器人技术 含习题 共58页 .pptx

吴恩达传统机器学习作业代码（python jupyter）：线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans决策树和自动调参数 吴恩达老师的机器学习课后习题Python 包含有8个单元，附带数据集，轻松入门机器学习。 适合人工智能专业初期的同学

，智能标注的优势主要包括： 效率更高：智能标注可以自动化地进行标注，能够快速地生成标注结果，减少了人工标注所需的时间和精力，提高了标注效率。 精度更高：智能标注采用了先进的人工智能技术，能够对图像进行深度学习和处理，能够生成更加准确和精细的标注结果，特别是对于一些细节和特征的标注，手动标注往往存在误差较大的问题。 自动纠错：智能标注可以自动检测标注结果中的错误，并进行自动修正，能够有效地避免标注错误带来的影响，提高了标注的准确性。 灵活性更强：智能标注可以根据不同的应用场景和需求，生成不同类型的标注结果，能够满足用户的多样化需求，提高了标注的适用性。 项目链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/129833001 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/129835638

2024最新Ai对话系统网站源码 ChatGPT+搭建教程+前后端。基于ChatGPT开发的一个人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。 搭建说明 支持对接gpt，阿里云，腾讯云 后端环境：PHP7.4+MySQL5.6 软件：uniapp

什么是PyTorch？其实，PyTorch 可以拆分成两部分：Py 和 Torch。Py 就是 Python，Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架。PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究实验室 (FAIR) 开发的开源机器学习库，主要用于计算机视觉和自然语言处理等领域的深度学习研究和应用开发。Lua语言简洁高效，但由于其过于小众，用的人不是很多。考虑到Python在人工智能领域的领先地位，以及其生态的完整性和接口的易用性， 几乎任何框架都不可避免地要提供Python接口。终于，2017年，Torch 的幕后团队使用Python重写了Torch 的很多内容，推出了PyTorch，并提供了Python接口。此后，PyTorch成为最流行的深度学习框架之一。 直白地说，PyTorch可以看成一个Python库，可以像NumPy、Pandas一样被Python所调用。PyTorch 与 NumPy 的功能是类似的，可以把PyTorch看成应用在神经网络里的NumPy，而且是加入了GPU支持的NumPy。

做深度学习或人工智能开发可以使用tensorflow或者pytorch，由于pytorch面向流式编程，对于初学者更加友好，该资源是一份面向初学者的pytorch环境搭建教程，从安装windows虚拟机开始到pytorch安装全流程介绍，图文并茂，读者只需要跟随教程图文描述的步骤一步一步操作即可快速搭建windows虚拟环境下的pytorch开发环境 适用人群：深度学习或人工智能初学者，有搭建pytorch环境的需求 平台：PC，windows，pytorch 资源特点：基于Windows虚拟机上的pytorch搭建教程 编程语言：python 特殊说明：由于虚拟机软件和pytorch更新迭代很快，教程文档的核心步骤是确定的，如果与最新官方步骤有差异请按照最新指导来操作，资源也会不断更新，有疑问可以即使留言咨询，乐于给初学者解疑答惑，欢迎一起交流！

Py Torch是一个基于 Torch的 Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这点是现在很多主流框架如 TensorFlow都不支持的。 Py Torch提供了两个高级功能：1具有强大的GPU加速的张量计算（如 Numpy）2包含自动求导系统的深度神经网络除了 Facebook之外Twitter、GMU和 Salesforce等机构都采用了 Py Torch官方教程包含了 Py Torch介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型

Python深度学习-第二版 这是Packt发布的的代码存储库。 使用PyTorch，Keras和TensorFlow探索深度学习技术和神经网络架构 关于这本书 随着满足业务和消费者需求的应用中的人工智能激增，深度学习对于满足当前和未来的市场需求比以往任何时候都更为重要。 借助Python深度学习第二版，您将探索深度学习，并学习如何将机器学习应用于您的项目。 本书涵盖以下激动人心的功能： 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络调查和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗网络解决生成任务 使用递归网络（LSTM和GRU）和注意力模型来执行复杂的NLP任务 探索强化学习并了解特工在复杂环境中的行为 了解自动驾驶汽车中深度学习的最新信息 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将

人工智能导论模型与算法吴飞pdf 人工智能：模型与算法教学大纲 从逻辑推理、搜索求解、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习和博 弈对抗介绍人工智能基本概念和模型算法，帮助学习者了解人工智能历史、趋势、 应用及挑战，掌握人工智能在自然语言理解和视觉分析等方面赋能实体经济的手 段。 课程概述 人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)是以机器为载体所展示出来的人类智 能，因此人工智能也被称为机器智能(Machine Intelligence)。对人类智能的模拟可 通过以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动 为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智 能等方法来实现。 本课程成体系介绍人工智能的基本概念和基础算法，可帮助学习者掌握人工 智能脉络体系，体会具能、使能和赋能，从算法层面对人工智能技术“知其意， 悟其理，守其则，践其行”。课程内容包括如下：人工智能概述、搜索求解、逻 辑与推理、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习、博弈对抗。 人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论

人工智能导论王万良pdf下载 第7章 《人工智能导论》机器学习.pdf 第5章 《人工智能导论》搜索技术.pdf 第9章 《人工智能导论》专家系统.pdf 第1章 《人工智能导论》 绪论.pdf 第14章 《人工智能导论》多智能体系统.pdf 第2章《人工智能导论》 概念表示.pdf 第8章 《人工智能导论》人工神经网络与深度学习.pdf 第6章《人工智能导论》 群智能算法.pdf 第15章 《人工智能导论》工业机器人.pdf 第3章 《人工智能导论》知识表示.pdf

咕泡人工智能百度网盘链接，100G网课，覆盖深度学习各领域，有大量论文及代码讲解

深度学习是机器学习的一个新领域，它的出现使机器学习朝着它的原始目标——人工智能，更近了一步。深度学习会学习关于文本、图像、声音等数据的多层表示和抽象，这些表示和抽象能够帮助我们更好的理解数据。 最近以来一直在学习机器学习和算法，然后自己就在不断总结和写笔记，记录下自己的学习AI与算法历程。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、 凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知 识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

人工智能 伍泰霖 2017.04 Artificial Intelligent 人工智能PPT全文共39页，当前为第1页。 主要 内容 1 2 3 4 第一部分 概述 第二部分 发展历史 第四部分 发展争议 第三部分 发展成果 人工智能PPT全文共39页，当前为第2页。 1 ONE 第一部分 概述 人工智能PPT全文共39页，当前为第3页。 人工智能概述 人工智能PPT全文共39页，当前为第4页。 5 AI 的 学 科 位 置 AI是一门新兴的边缘学科，是自然科学与社会科学的交叉学科 AI的交叉包括：逻辑、思维、生理、心理、计算机、电子、语言、自动化、光、声等 AI的核心是思维与智能，构成了自己独特的学科体系 AI的基础学科包括：数学（离散、模糊）、思维科学（认知心理、逻辑思维学、形象思维学）和计算机（硬件、软件）等 自然科学 社会科学 哲学 数学 交叉学科 系统科学 思维科学 人体科学 人工智能 基础学科 指导学科 人工智能PPT全文共39页，当前为第5页。 6 与脑科学的交叉研究脑科学 脑科学：又称神经科学，其目的是要认识脑、保护脑和创造脑。 美国神经科学学会的定义：神经科学是为了了解神经系统内分子水平、细胞水平及细胞间的变化过程，以及这些过程在中枢的功能、控制系统内的整合作用所进行的研究。 脑的涵义：从狭义方面，脑是指中枢神经系统，有时特指大脑；从广义方面，脑可泛指整个神经系统。人工智能是从广义角度来理解脑科学的，因此它涵盖了所有与认识脑和神经系统有关的研究。 人脑是自然界中最复杂、最高级的智能系统：主要表现在人脑是由巨量神经元经其突触的广泛并行互联所形成的一个巨复杂系统。 现代脑科学的基本问题主要包括： (1) 揭示神经元之间的连接形式，奠定行为的脑机制的结构基础；(2) 阐明神经活动的基本过程，说明在分子、细胞到行为等不同层次上神经信号的产生、传递、调制等基本过程；(3) 鉴别神经元的特殊细胞生物学特性；(4) 认识实现各种功能的神经回路基础；(5) 解释脑的高级功能机制等。 脑科学是人工智能的基础：研究的任何进展，都将会对人工智能的研究起到积极的推动作用，因此人工智能应该加强与脑科学的交叉研究，以及人类智能与机器智能的集成研究。 人工智能PPT全文共39页，当前为第6页。 7 与认知科学的交叉研究认知科学 认知：可一般地认为是和情感、动机、意志相对应的理智或认识过程，或者是为了一定的目的，在一定的心理结构中进行的信息加工过程。美国心理学家浩斯顿(Houston)等人把认知归纳为以下5种主要类型： (1) 认知是信息的处理过程； (2) 认知是心理上的符号运算； (3) 认知是问题求解； (4) 认知是思维； (5) 认知是一组相关的活动，如知觉、记忆、思维、判断、推理、问题求解、学习、想象、概念形成及语言使用等。 认知科学：认知科学（亦称思维科学）是研究人类感知和思维信息处理过程的一门学科，其主要研究目的就是要说明和解释人类在完成认知活动时是如何进行信息加工的。 认知科学也是人工智能的重要理论基础，对人工智能发展起着根本性的作用。认知科学涉及的问题非常广泛，除了像浩斯顿提出的知觉、语言、学习、记忆、思维、问题求解、创造、注意、想象等相关联活动外，还会受到环境、社会、文化背景等方面的影响。 从认知观点看，AI应同时开展对逻辑思维、形象思维和灵感思维的研究 人工智能PPT全文共39页，当前为第7页。 8 智能模拟的方法和技术研究(1/2) 机器感知 就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉 机器视觉（或叫计算机视觉）：就是给计算机配上能看的视觉器官，如摄像机等，使它可以识别并理解文字、图像、景物等 机器听觉（或叫计算机听觉）：就是给计算配上能听的听觉器官，如话筒等，使计算机能够识别并理解语言、声音等。 机器感知相当于智能系统的输入部分。 机器感知的专门的研究领域：计算机视觉、模式识别、自然语言理解 机器思维 让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工 逻辑思维 形象思维 灵感思维 人工智能PPT全文共39页，当前为第8页。 9 智能模拟的方法和技术研究(2/2) 机器学习 让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力。 机器学习方法：机械学习、类比学习、归纳学习、发现学习、遗传学习和连接学习等 机器行为 让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 相当于智能系统的输出部分。 智能系统与智能机器 无论是人工智能的近期目标还是远期目标，都需要建立智能系统或构造智能机器 需要开展对系统模型、构造技术、构造工具及语言环境等研究 人工智能PPT全文共39页，当前为第9页。 10 AI研究中的不同学派不同学派 符号主义学派

2022秋 哈工大计算学部人工智能专业《自然语言处理》专业课 课件合集 授课教师：哈工大语言技术研究中心 杨沐昀、孙承杰 关键词：计算学部 自然语言处理 实验 ymy “元旦事变” 想看目录的请在CSDN搜索：“2022秋 哈工大《自然语言处理》课件合集总览”（2023年12月发布）

pytorch 深度学习与PyTorch入门实战教程 9.卷积神经网络CNN 8.过拟合 7.神经网络与全连接层 6.随机梯度下降 5.PyTorch进阶教程 4.PyTorch基础教程 3.回归问题 2.开发环境安装 17.【选看】Numpy实战BP神经网络 16.【选看】人工智能发展简史 15.【选看】Ubuntu开发环境安装 14.对抗生成网络GAN 13.自编码器Auto-Encoders

基于python CNN卷积神经网络模型实现6类别垃圾分类 毕业设计 附完整代码数据 目前垃圾分类已经在许多城市开展起来。这看似微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应通过人工智能技术来大力提倡社会风气养成。本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 2.任务要求 每位同学单独完成；建立神经网络模型，并尽可能将其参数调优到最佳状态；绘制深度学习模型图、绘制并分析学习曲线等；分析模型并试着调试不同学习率等超参数对模型的结果影响 ；使用Python语言。 3.实验方法 --- 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层（Convolutio

人工智能课程设计-基于cnn-lstm的轴承故障诊断python源码(带数据+训练好的模型+详细代码注释+说明).zip 【项目资源说明】 滚动轴承的局部故障可能发生在外圈、内圈、保持架或滚珠中。当滚珠撞击外圈或内圈上的局部故障，或者滚珠上的故障撞击外圈或内圈时，会激发轴承和响应传感器之间的高频共振，采集轴承的振动信号就可以实现故障的诊断。轴承存在3种故障：外圈故障，内圈故障，滚珠故障，结合轴承的3种直径，轴承的故障类型共有9类。课程设计的问题限定为负载条件为3HP，转速约为1730，包括9种故障 半径7 半径14 半径21 内圈 IR07 IR14 IR21 滚珠体 BL07 BL14 BL21 外圈 OR07 OR14 OR21 本文方法对WDCNN进行了改进，搭建了卷积核大小逐层递减的一维卷积神经网络，并减少了卷积层数量，达到了98%以上的诊断准确率，同时有着较快的收敛速度。另外，针对时序信号的特点，将长短时记忆网络(LSTM)与搭建的一维卷积神经网络结合，提高分类准确率至99%以上，但收敛速度较单一的卷积神经网络较慢。 在本问题的数据处理中，采用了重叠采样方法以增加训练数据。

【资源介绍】 深度学习项目-出租车流量预测python实现源码含数据集（人工智能大作业).zip深度学习项目-出租车流量预测python实现源码含数据集（人工智能大作业).zip深度学习项目-出租车流量预测python实现源码含数据集（人工智能大作业).zip深度学习项目-出租车流量预测python实现源码含数据集（人工智能大作业).zip深度学习项目-出租车流量预测python实现源码含数据集（人工智能大作业).zip深度学习项目-出租车流量预测python实现源码含数据集（人工智能大作业).zip深度学习项目-出租车流量预测python实现源码含数据集（人工智能大作业).zip深度学习项目-出租车流量预测 【说明】 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 欢迎下载交流，互相学习，共同进步！

undergraduate_design_motorimagcy_classification 本科毕业设计，基于Transformer的运动想象脑电信号分类，采用CNN+Transformer框架，CNN提取局部时间空间特征，Transformer提取全局依赖 创新点加入了Grad-CAM对脑电地形图进行可视化 <项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 -------- ----------------------------------------

项目设计理念和方向

中山大学深度学习大作业——yolov5+lpr3+deepsort交通识别检测系统+源代码+文档说明+数据集+模型 - 小白不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的课程设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

基于深度学习实现的纽约出租车流量预测python+源代码+文档说明+数据集(人工智能大作业) - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

1、该资源内项目代码经过严格调试，下载即用确保可以运行！ 2、该资源适合计算机相关专业(如计科、人工智能、大数据、数学、电子信息等)正在做课程设计、期末大作业和毕设项目的学生、或者相关技术学习者作为学习资料参考使用。 3、该资源包括全部源码，需要具备一定基础才能看懂并调试代码。 基于纯视觉端到端深度学习的自动驾驶系统算法源码+项目说明+设计说明书.zip

1.项目代码功能经验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用！在使用过程中，如有问题或建议，请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！ 【资源说明】 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip 基于python机器学习的出租车流量预测源码(附作业数据集)+数据集说明文档.zip

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<项目介绍> 基于OpenPose卷积神经网络的人体姿态识别及预警系统 概述 本文引入了轻量级的OpenPose优化方法，并将OpenPose的检测模块朝着轻量化方向进行改进。通过改进后的卷积结构，实现了人体姿态的实时识别和预警，同时保证了识别精度。具体来说，将OpenPose的检测模块进行了优化，以保证在保持高识别精度的同时提高识别速度。该项目的实验结果表明， - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

A|图像识别工具 (urIIib+ urIIib request+ base64+json+ Pyqt5 实现)。 随着深度学习算法的兴起和普及,人工智能领域取得了令人瞩目的进步。如今在AI图像识别领域更是发展迅速。通过AI图像识别可以将以前只能人工完成的任务转换为由计算机自动完成。例如,只要扫一扫身份证、银行卡、驾驶证就可以自动提取其中的信息。本章将编写一个AI图像识别工具,实现白动识别这些信息。

人工智能实战——从Python入门到机器学习资料大全。包含：Python 基础教程、10个编程技巧、Python高级编程、优化算法、实例学习Numpy与Matplotlib、实例学习pandas、机器学习、深度学习、梯度下降、实验等等等等人工智能实战——从Python入门到机器学习资料大全。包含：Python 基础教程、10个编程技巧、Python高级编程、优化算法、实例学习Numpy与Matplotlib、实例学习pandas、机器学习、深度学习、梯度下降、实验等等等等人工智能实战——从Python入门到机器学习资料大全。包含：Python 基础教程、10个编程技巧、Python高级编程、优化算法、实例学习Numpy与Matplotlib、实例学习pandas、机器学习、深度学习、梯度下降、实验等等等等人工智能实战——从Python入门到机器学习资料大全。包含：Python 基础教程、10个编程技巧、Python高级编程、优化算法、实例学习Numpy与Matplotlib、实例学习pandas、机器学习、深度学习、梯度下降、实验等等等等

人工智能-项目实践-鸢尾花分类-Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类 本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章：纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型 iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据 iris_data_cluster_sklearn.py 需使用 sklearn数据集 文件夹中的数据 不同数据集里数据都是一样的，只是为了程序使用方便而做了一些格式的变动。

基于python的中文语音识别系统. 包含声学模型和语言模型两个部分组成，两个模型都是基于神经网络。 声学模型 - acoustic_model文件夹下 该项目实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型，所有代码都在gru_ctc_am.py中，包括： 增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型cnn_ctc_am.py，与GRU相比，对网络结构进行了稍加改造。 完全使用DFCNN框架搭建声学模型，稍加改动，将部分卷积层改为inception，使用时频图作为输入，cnn_with_fbank.py。 新增使用pluse版数据集的模型，cnn_with_full.py，建议直接训练这个模型。 语言模型 - language_model文件夹下 新增基于CBHG结构的语言模型language_model\CBHG_lm.py，该模型之前用于谷歌声音合成，移植到该项目中作为基于神经网络的语言模型。 数据集 增加stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集，整理为相同格式，放于acoustic_model\data中,调用四个数据集的脚本

分享视频教程——《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》，视频+源码+课件下载！ 强化学习作为行为主义人工智能学派的典型代表，近几年与深度神经网络相结合形成的深度强化学习(DRL)，达到了令人惊叹的智能水平：2015年DQN智能体玩视频游戏超越人类水平，2017年基于PPO算法的Open Five在《Dota》游戏中战胜人类顶尖职业玩家，2019年基于DRL的AlphaStar在《星际争霸II》游戏中战胜人类顶尖职业玩家。深度强化学习为通用人工智能(AGI)带来了新的希望！ 然而，深度强化学习理论较为抽象，学习曲线陡峭，需要大量的时间和精力才能入门，很多硕士和博士往往浪费了大量时间在入门阶段，耽误了学习和科研进度。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的特点之一：精炼而不失重点。本门课程深入浅出，根据多年深度强化学习科研和项目实践经验，选取了强化学习入门所必须掌握的知识点，为学员构建一个最小而必要的强化学习知识体系，为后续的研究和论文专业以及工程实践打下坚实的基础。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的特点二：强调实战。为每个知识点精心设计设计编

大家好！这是近期完成的一个小项目：主题是：人工智能_深度学习_PyTorch数据读取实战（以RMB人民币二分类为例）【含详细源代码+数据集+图示分析】。资源是十分详细的，并且我已经在博客中记录，详见近期发表的文章：{《【Python从入门到人工智能】详解 PyTorch数据读取机制 DataLoader & Dataset（以人民币-RMB二分类实战 为例讲解，含完整源代码+问题解决）| 附：文心一言测试》}，可按此关键词在我的主页搜索学习。该文章已经在主页的专栏【Python从入门到人工智能】中详细记录，建议结合专栏学习，效果会更好哦！祝大家学习顺利！

GPT微信小程序是基于GPT-3语言模型的一款智能问答微信小程序，可以通过与用户的对话来回答他们的问题，并提供相应的建议或解决方案。它集成了自然语言处理和机器学习技术，可以自动识别用户的意图和语言情感，并作出智能的回应。 前端源码介绍： 前端使用了微信小程序的框架，并集成了GPT的API接口来处理自然语言的输入和输出。前端主要包括两个页面，一个是用户输入问题的页面，另一个是机器人回答问题的页面。用户输入问题后，前端会将其发送给后端进行处理，并将机器人的回答显示在页面上。 后端源码介绍： 后端调用GPT的API来处理自然语言输入和输出，并使用JSON数据格式将结果返回给前端。同时，后端还对API密钥做了验证，确保只有授权用户才可以使用该API接口。 总体来说，该GPT微信小程序是一个非常有用的智能问答工具，可以帮助用户快速解答问题并提供相应的解决方案。它的前后端源码都非常清晰易懂，并且很容易集成到其他项目中。

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Ai对话系统网站源码 人工智能+搭建教程+前后端。基于人工智能开发的一个人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。 支持对接gpt，阿里云，腾讯云 具体看截图 后端环境：PHP7.4+MySQL5.6

基于深度学习和CCPD、CRPD数据集实现的车牌识别、车牌颜色、车辆颜色识别系统python源码+数据集+模型(支持国内各种车牌)识别准确率98.5%.zip 【项目说明】 支持车辆检测+车牌检测识别+车身颜色识别+车牌颜色识别 准确率达到98.5% 环境要求: python ==3.8 pytorch ==1.8 测试文件夹imgs，结果保存再 result 文件夹中 可自己训练测试模型 可以cpu或者gpu来做训练或者推理 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途：项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行，或热爱钻研，亦可在此项目代码基础上进行修改添加，实现其他不同功能。 欢迎下载