Advertisement

Jeff Heaton的《人工智慧与人类》(附代码)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本书由Jeff Heaton撰写,《人工智慧与人类》探讨了人工智能的发展及其对社会的影响,并包含了实用的编程代码以帮助读者理解相关技术。 以下是需要包含的内容: 1. 《人工intelligence for humans》第一卷 基本算法, 2013年出版。 2. 《人工intelligence for humans》第二卷 启发式算法,Jeff Heaton著,2014年出版。 3. Artificial.Intelligence.for.Humans.Volume.3.Deep.Learning.and.Neural.Networks.1505714346, 2015年的PDF版本。 4. Artificial.Intelligence.for.Humans.Volume.3.Deep.Learning.and.Neural.Networks.1505714346, 2015年的azw3格式电子书。 5. aifh-code-master@jeffheaton.zip,这是一个包含代码的压缩文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Jeff Heaton》()
    优质
    本书由Jeff Heaton撰写,《人工智慧与人类》探讨了人工智能的发展及其对社会的影响,并包含了实用的编程代码以帮助读者理解相关技术。 以下是需要包含的内容: 1. 《人工intelligence for humans》第一卷 基本算法, 2013年出版。 2. 《人工intelligence for humans》第二卷 启发式算法,Jeff Heaton著,2014年出版。 3. Artificial.Intelligence.for.Humans.Volume.3.Deep.Learning.and.Neural.Networks.1505714346, 2015年的PDF版本。 4. Artificial.Intelligence.for.Humans.Volume.3.Deep.Learning.and.Neural.Networks.1505714346, 2015年的azw3格式电子书。 5. aifh-code-master@jeffheaton.zip,这是一个包含代码的压缩文件。
  • Java无超市系统
    优质
    本项目为Java开发的无人智慧超市管理系统,集成了商品管理、库存控制和用户交易等核心功能模块。 无人智慧超市系统代码基于SpringBoot的无人智慧超市系统代码1、无人智慧超市系统的技术栈、环境、工具、软件:① 系统环境:Windows/Mac② 开发语言:Java③ 框架:SpringBoot④ 架构:B/S、MVC⑤ 开发环境:IDEA、JDK、Maven、MySQL⑥ JDK版本:1.8⑦ Maven包:3.6⑧ 数据库:MySQL 5.7⑨ 服务平台:Tomcat 8.0/9.0⑩ 数据库工具:SQLyog/Navicat⑪ 开发软件:eclipse/myeclipse/idea⑫ 浏览器:谷歌浏览器/微软edge/火狐⑬ 技术栈:Java、MySQL、Maven、Springboot、Mybatis、Ajax、Vue等2、适用人群:计算机,电子信息工程等专业的学习者等, 高分毕业设计项目,也可作为课程设计和期末大作业。本资源仅是代码的压缩包,该代码适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以放心下载使用。 3、解压说明
  • 能实验
    优质
    《人工智能实验与代码》是一本集理论实践于一体的教材,通过丰富的编程实例和算法讲解,引导读者深入理解人工智能的核心概念和技术实现。 本人目前大三,刚完成了八数码问题、十五数码问题以及动物管理系统相关课程的学习。为了避免不必要的麻烦,请私聊博主后再下载。
  • 能实验报告
    优质
    本项目汇集了多个人工智能实验的源代码和详细研究报告,涵盖机器学习、自然语言处理等领域,旨在提供理论结合实践的学习资源。 人工智能实验代码及报告涵盖了九宫图、遗传算法和蚁群算法等内容。
  • 基于6G网络:内生
    优质
    本研究探讨了在6G网络中融合人工智能技术的可能性与挑战,旨在构建具备自我学习、智能决策能力的通信系统,推动下一代移动通信向更加智能化方向发展。 为了满足人机物深度互联的需求,第六代移动通信系统(6G)将基于全频谱、面向全场景并支撑全业务。其核心组成是智慧内生,并推动5G技术的演进。本段落探讨了由人工智能驱动的6G智慧内生网络的特点与构成,描述了该网络的关键技术和产业应用现状,介绍了国内外的相关进展和标准化工作,并展望了未来的挑战。
  • 能聊天机器
    优质
    本项目旨在开发一个人工智能聊天机器人,并公开其源代码以促进社区内的学习与创新。通过Python和TensorFlow等工具实现自然语言处理功能,鼓励贡献者参与改进和扩展代码库。 人工智能聊天机器人源码 人工智能聊天机器人源码 人工智能聊天机器人源码
  • 机器学习
    优质
    本项目汇集了多种机器学习及人工智能算法的实现代码,旨在为初学者和专业开发者提供实践资源,涵盖分类、回归、聚类等领域。 人工智能与机器学习代码是当前技术领域的重要组成部分。通过这些技术,我们可以开发出能够自我改进的软件系统,从而在各种应用场景中实现智能化决策和支持。机器学习算法的学习能力使得计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中提取模式,并据此做出预测或决定。这不仅极大地提高了效率和准确性,也为解决复杂问题提供了新的途径。 随着相关研究和技术的发展,越来越多的企业和个人开始探索如何将这些先进的技术应用于实际业务场景之中,以期获得竞争优势或者提高生产力。同时,在这一过程中也面临着诸多挑战:比如数据的质量与规模、算法的选择以及模型的解释性等都是需要认真考虑的问题。 总之,人工智能和机器学习正在不断推动着各行各业向着更加智能化的方向发展,并将继续成为未来技术创新的关键驱动力之一。
  • 对话机器
    优质
    智慧对话机器人是一种利用先进的人工智能技术设计出来的程序,能够理解并回应人类语言,提供信息查询、任务执行等服务。它广泛应用在客户服务、教育辅导等多个领域,极大地提高了效率与用户体验。 智能聊天机器人可以接收用户的文本输入,并自动回复相关信息。
  • 交通项目能课程设计
    优质
    本课程聚焦于智慧交通领域的人工智能应用,旨在培养学生在交通信号优化、路线规划及自动驾驶等方向的技术能力。 在本“人工智能课程设计-智慧交通项目”中,我们将深入探讨如何利用人工智能技术提高现代交通系统的效率、减少拥堵,并确保交通安全。该项目涵盖了机器学习、深度学习、计算机视觉以及大数据分析等多个重要领域。 **讲义部分:** 这部分可能包含有关智慧交通系统的基础理论知识,包括交通流模型、智能信号控制算法和自动驾驶技术等。通过使用历史数据训练的机器学习模型可以预测未来的交通流量,并据此优化规划方案;而深度学习则用于处理来自摄像头或雷达等多种传感器的数据,进行实时车辆检测与追踪,以提高管理效率。此外,讲义还会涉及如何利用大数据分析来发现潜在问题并提出解决方案。 **代码部分:** 这部分内容可能包括实现上述功能的具体示例代码。例如,在Python环境中使用TensorFlow或PyTorch框架搭建深度学习模型进行交通图像处理;借助OpenCV库识别车辆和行人;以及通过算法控制智能信号系统等。此外,还会展示如何整合这些技术模块以构建完整的智慧交通解决方案。 在本项目中,人工智能的应用主要涉及以下几个方面: 1. **自动驾驶**:利用深度学习感知环境并实现自主导航与避障。 2. **流量预测**:运用机器学习模型分析历史数据来预测未来的交通状况,帮助规划和管理决策。 3. **智能信号控制**:根据实时信息调整红绿灯配时以减少等待时间、提高道路通行能力。 4. **异常检测**:监控系统并快速识别交通事故或其它突发事件,提升应急响应速度。 5. **路径优化**:为司机提供避开拥堵的最佳路线建议,从而节省出行时间。 6. **车联网通信**:促进车辆间信息共享以增强行车安全性和减少事故风险。 通过这个项目的学习和实践,学生不仅能深入了解这些技术的工作机制,还能掌握将AI应用于实际问题的能力。这对于未来在智慧交通领域的发展具有重要意义。