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2021年人工智能导论课程作业:基于图像的情绪分析.zip

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简介:
本压缩文件收录了2021年《人工智能导论》课程中学生完成的关于基于图像情绪分析的各项作业。内含代码、报告及演示文稿,旨在通过AI技术识别与解析图片中的情感表达。 人工智能(AI)是一种前沿的计算机科学技术,旨在通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建具备智慧能力的机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学及神经科学等多个学科的知识,并运用深度学习和机器学习等算法使计算机能够从数据中获取知识并进行推理。 在实际应用领域内,人工智能技术得到了广泛的应用:例如机器人技术可以执行预设任务并且通过感知环境自主决策;语音识别技术和智能助手如Siri或小爱同学能理解用户的语音指令,并作出相应的回应。图像识别技术则被用于安防监控、自动驾驶等领域中对视觉信息的精准分析。自然语言处理技术同样应用于搜索引擎、客户服务和社交媒体的情感分析等。 此外,专家系统可以为特定领域提供专业的建议;在物联网设备上利用AI还可以优化资源分配与操作效率。人工智能的发展正不断改变着我们的生活方式,在工作场景以及日常生活中带来了前所未有的生产力提升、便捷性和生活质量的改善的同时也引发了关于伦理边界和社会规则的新挑战。这促使我们重新审视人机关系及其长远影响。

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客服
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  • 2021.zip
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    本压缩文件收录了2021年《人工智能导论》课程中学生完成的关于基于图像情绪分析的各项作业。内含代码、报告及演示文稿,旨在通过AI技术识别与解析图片中的情感表达。 人工智能(AI)是一种前沿的计算机科学技术,旨在通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建具备智慧能力的机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学及神经科学等多个学科的知识,并运用深度学习和机器学习等算法使计算机能够从数据中获取知识并进行推理。 在实际应用领域内,人工智能技术得到了广泛的应用:例如机器人技术可以执行预设任务并且通过感知环境自主决策;语音识别技术和智能助手如Siri或小爱同学能理解用户的语音指令,并作出相应的回应。图像识别技术则被用于安防监控、自动驾驶等领域中对视觉信息的精准分析。自然语言处理技术同样应用于搜索引擎、客户服务和社交媒体的情感分析等。 此外,专家系统可以为特定领域提供专业的建议;在物联网设备上利用AI还可以优化资源分配与操作效率。人工智能的发展正不断改变着我们的生活方式,在工作场景以及日常生活中带来了前所未有的生产力提升、便捷性和生活质量的改善的同时也引发了关于伦理边界和社会规则的新挑战。这促使我们重新审视人机关系及其长远影响。
  • 集.zip
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    本资源包包含多个人工智能导论课程的代表性作业项目,涵盖了机器学习、自然语言处理及深度学习等多个领域,旨在帮助学生深化理解与实践AI基础理论。 人工智能(AI)是一种前沿的计算机科学技术,旨在通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能化机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识,并利用深度学习、机器学习等算法使计算机能够从数据中学习、理解和推断。在实际应用中,人工智能涵盖了多个领域:例如机器人技术,其中的机器人不仅能执行预设任务,还能通过感知环境自主决策;语言识别和语音助手技术如Siri或小爱同学,它们能理解并回应用户的语音指令;图像识别技术应用于安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析;自然语言处理技术则用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。此外,专家系统能够在特定领域提供专业级建议,物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式,在工作场景和日常生活中以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量,同时也在挑战伦理边界和社会规则,促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
  • .zip
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    本文件包含多个人工智能课程的相关作业,涵盖了机器学习、深度学习和自然语言处理等多个领域,旨在帮助学生巩固理论知识并提升实践技能。 该五子棋对战系统涉及知识表示与推理、机器学习及自然语言处理(包括词云和分词技术)。整个项目使用Java语言编写,并包含完整代码、讲解视频以及详细的项目报告。
  • ——解读与微表识别.zip
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    本资料为《人工智能导论——图像解读与微表情识别》压缩包,涵盖通过AI技术解析图像及识别人类微表情的知识和方法。适合对计算机视觉及情感计算感兴趣的读者学习研究。 描述一张图片的内容对于人类来说非常重要。然而由于这个过程并没有标准答案,因此计算机完成这一任务并不简单。我们希望通过本次实验设计一个模型,让计算机能够为图片生成描述文字(即设定caption)。更进一步地,如果在图片中检测到人脸,希望能够识别出人的情绪表情。有关Tensorflow Keras的详细介绍可以参考相关文献或教程。 对于这项研究来说,资源包括一份课程论文报告和源代码。
  • 优质
    本课程聚焦于人工智能的核心理论与实践技术,涵盖机器学习、深度学习及自然语言处理等领域,旨在培养学生的创新思维和解决实际问题的能力。 本段落介绍了专家系统的原理和结构,并实现了一个用于动物识别的专家系统。该系统使用产生式规则来表示知识,包含15条规则,能够识别七种不同的动物。
  • 优质
    本课程旨在通过理论与实践相结合的方式,让学生掌握人工智能的基本概念、技术及应用。学生将完成多项项目作业,涵盖机器学习、深度学习等领域,培养解决实际问题的能力。 人工智能大作业 Python 监督学习实验代码,在Python3.6环境下运行。
  • 目标检测
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    本课程作业聚焦于利用人工智能技术进行无人机图像中的目标检测研究与实践,涵盖算法设计、模型训练及应用测试等环节。 人工智能大作业本仓库是用于完成无人机图像目标检测任务的课程作业仓库。我们使用visdrone数据集进行了处理,并在yolo和ssd两种框架下完成了训练和测试,还编写了demo以实现实时的无人机图像目标检测功能。
  • 第二周1
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    本作业为《人工智能导论》课程第二周的学习任务,涵盖基础概念的理解与实践操作,旨在帮助学生巩固课堂所学知识,并初步尝试简单的人工智能编程。 【人工智能导论第二次作业1】本作业主要涵盖了人工智能领域中的搜索算法,特别是A*搜索算法、启发式路径规划以及在八数码游戏中的应用。 以下是详细的知识点解释: 1. **A*搜索算法**:这是一种最佳优先的搜索方法,它结合了Dijkstra算法的最短路径特性与启发信息来提高效率。在这个问题中,从Lugoj到Bucharest的路径搜索使用直线距离作为启发式函数(h(n))。因为直线距离满足一致性条件——对于所有可能的路径,一个节点到目标的距离总是小于或等于通过任何其他节点到达目标的距离加上那个节点到目标的距离——所以A*算法能够找到最优路径。作业中列举了算法扩展的各个节点及其f值(综合成本)、g值(实际代价)和h值(启发式估计)。 2. **启发式搜索**:在这个过程中,目标函数是f(n) = g(n) + h(n),其中g(n)是从起点到当前节点的实际代价,而h(n)则是从当前节点到达终点的估算。如果h(n)总是低估实际代价,则算法能够保证找到最优路径。当h(n)=0时,搜索退化为Dijkstra算法;当h(n)始终准确无误时,它成为A*搜索;而若h(n)总高估成本,那么搜索则变为贪婪优先。 3. **八数码游戏与启发函数**:在一个可能过高估计代价的启发式环境中设计了这个游戏。在这种情况下,如果一个状态被设定为极高代价值,则算法可能会避开这个状态,即使它可能是通向最优解的关键步骤。然而,在这种高估不超过实际成本的情况下,最终找到的解决方案最多比最优方案高出相同的额外成本。 4. **一致性和可采纳性**:一致性启发式意味着对于所有节点到目标的状态转移,其增加量不会超过实际代价增长。这样的启发函数总是可接受的,因为它们不会导致搜索路径无限扩展。相反地,非一致但仍然可行的启发函数可能在某些情况下找到正确解,但在其他时候则不然。 通过理解这些概念和应用相关算法与策略来优化决策过程,我们能够有效解决复杂问题如路径规划及游戏状态空间探索等任务。
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    本文件为一门大学人工智能课程的学生作业集合,涵盖了机器学习、自然语言处理等多个领域,展示了学生对理论知识的应用与实践探索。 人工智能课程大作业.pdf人工智能课程大作业.pdf人工智能课程大作业.pdf人工智能课程大作业.pdf人工智能课程大作业.pdf人工智能课程大作业.pdf人工智能课程大作业.pdf人工智能课程大作业.pdf
  • (王万良著)第一章 .pdf
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    本书《人工智能导论》由王万良编著,第一章绪论部分系统介绍了人工智能的基本概念、发展历程及主要研究领域,为读者奠定坚实基础。 人工智能(AI)作为一门科学领域,在历经数十年的发展后已得到了广泛应用。其学科性质及研究方法的独特性是它备受关注的原因之一。 AI的研究不受专业限制,理论和技术可以应用于各个领域,包括机械工程、自动化控制以及计算机科学技术等。这种跨专业的特性使得AI的应用具有广泛的适用性和前瞻性,因为它始终致力于模拟和扩展人类智能,并且随着人类智慧的发展而不断进步。 研究方法方面,人工智能模仿了人类解决问题的方式,因此易于理解和掌握。它以人类的学习与思维过程为模型进行开发,使人们能够直观地理解其原理。 课程的目的是让学生了解AI的基础知识、技能及一般应用。这包括对智能算法及其实现方式的理解,并且涵盖智能概念解读、学科定义与发展历程等内容。 从三个方面诠释了智能的概念:思维理论、知识阈值理论和进化论。核心在于通过感官捕捉外界信息的能力(感知能力),以及存储与处理这些信息的记忆与思考能力。此外,学习能力和行为表现也是构成智慧的重要因素之一。 人工智能被界定为利用技术手段在机器上实现的人类智能模拟。其主要目标是构建能够模仿、扩展和增强人类智力的智能系统或设备。图灵测试是一种评估机械是否具备类似人脑思维特性的方法,通过观察它能否像真人一样进行对话来判断。 AI的历史可以追溯到古代时期,包括许多学者与理论家的重要贡献,如亚里士多德的三段论、培根的经验主义归纳法以及莱布尼茨提出的万能符号逻辑和布尔代数。现代人工智能的发展始于图灵对通用计算机器概念的提出,并随着M-P神经网络模型的出现开启了新的研究方向。 AI的基础理论框架包括其基本定义、历史发展脉络及其主要的研究领域,这些构成了一个全面的知识体系。不仅关注基础科学原理,还强调技术实践的应用价值。这对于学生来说至关重要,有助于他们将所学知识应用于解决实际问题,并为未来人工智能领域的创新做出贡献。