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哈工大人工智能导论 实验2手写识别实验过程

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简介：
本课程为哈尔滨工业大学开设的人工智能导论实验之一，专注于手写识别技术。通过该实验，学生将学习并实践基于深度学习的手写数字和文字识别方法，提升在实际场景中的应用能力。 做实验的录屏感觉就是体力活，还有一些编码问题需要解决。

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  • 哈工大人工智能导论 实验2手写识别实验过程
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    本课程为哈尔滨工业大学开设的人工智能导论实验之一，专注于手写识别技术。通过该实验，学生将学习并实践基于深度学习的手写数字和文字识别方法，提升在实际场景中的应用能力。 做实验的录屏感觉就是体力活，还有一些编码问题需要解决。
     
  • 哈工大人工智能导论实验代码和报告
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    本资源包含哈尔滨工业大学《人工智能导论》课程的实验代码与报告，旨在帮助学生通过实践深入理解人工智能的基本概念和技术。 哈工大人工智能导论课程包含代码及实验报告内容。这是2017年秋季学期的相关资料。
     
  • 人工智能导论实验3.doc
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    《人工智能导论实验3》是一份文档，包含针对大学生设计的人工智能基础实验内容，旨在通过实践加深学生对人工智能理论的理解和应用能力。 问题规约法： 1. 已知有3个柱子编号为1、2、3以及三个盘子A、B、C（其中A比B小，B比C小）。初始状态下，这三个盘子按照从上到下的顺序依次放置在第一个柱子上。目标状态是将这三枚盘子按照相同的顺序移动至第二个柱子上。每次只能移动一个盘子，并且只有当某个盘子上方没有其他盘子时才能进行移动操作；同时任何时候都不能让大号的盘子压住小号的盘子。 2. 在8x8大小的标准国际象棋棋盘中，如何放置八个皇后使得它们之间不会相互攻击？具体来说，需要确保任意两个皇后的摆放位置不在同一行、列或对角线上。
     
  • 人工智能导论实验二.doc
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    《人工智能导论实验二》涵盖了基于理论课程的人工智能实践操作，包括算法实现、模型训练等内容，旨在通过编程和调试增强学生对AI技术的理解与应用能力。 人工智能实验二——状态空间搜索 1. 状态、状态空间、算符以及用状态空间表示问题的步骤。 2. 详细阐述如何通过状态空间求解问题的过程。 3. 宽度优先搜索、有界深度优先搜索和启发式搜索方法介绍。 4. 实际应用中，利用状态空间法解决具体问题的具体实现过程。 内容1：三个传教士与三个食人族需要使用一艘最多能载两人的船过河。在任何一侧的岸边，如果存在传教士，则不允许有超过他们的食人族（否则他们会吃掉传教士）。当船上没有乘客时，船不能独自航行。请找出一种方案，使得所有的人安全地到达对岸。 另一个问题：假设N名传教士和N个野人在河边等待渡河。只有一艘船可供使用，并且每次最多只能载两人过河。为了确保在任何时刻（包括船上）的野人数目不超过传教士数目，请设计一种摆渡方案，即求解过程中满足M(传教士数)≥C(野人数)和M+C≤k的条件。
     
  • 人工智能导论课程实验报告
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    本实验报告为《人工智能导论》课程设计，涵盖了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的基础实验，旨在通过实践加深学生对AI理论的理解与应用。 这是人工智能导论课的一些优秀实验报告，包括产生式系统实验报告、模糊推理系统实验报告、遗传算法实验一的实验报告以及基于神经网络的模式识别实验报告。
     
  • 人工智能导论实验报告.docx
    优质
    《人工智能导论实验报告》涵盖了人工智能基础知识的学习与应用实践，包括机器学习、自然语言处理等领域的基础实验。报告详细记录了各项实验的操作步骤、结果分析及心得体会，旨在加深对AI技术原理的理解和实际操作能力的培养。 1. 按学号计算初始权重：初始权重为 W1(0)=[-0.27, -0.41]’ 和 b1(0)=[-0.48, -0.13]，W2(0)=[0.09, -0.17]’ 以及 b2(0)=0.48。每位同学提取自己学号的最后四位数字，分别除以十后加到上述初始权重 W1、B1、W2 和 B2 上。 例如：假设某位同学学号为 XXXX9041，则该题目中的权重更新应为 W1 += 0.5, B1 += 0.6, W2 += 0.7, B2 += 0.8。 2. 完成三次迭代计算的执行情况：一次前向计算加一次后向计算构成一次完整的迭代。第一次迭代开始时，以按学号得出的初始权重为起始点；第二次迭代从第一次迭代更新后的权重值作为起点进行；第三次同样以此类推。在完成三次迭代中的每次前向计算之后，需要验证误差是否有所减少。
     
  • 动物识别的人工智能实验.zip
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    《动物识别的人工智能实验》是一款集科研与教育于一体的项目文件，通过利用机器学习技术训练模型来准确辨识不同种类的动物图像或视频。此实验不仅有助于推动人工智能在生物多样性保护领域的应用研究，还为学生和研究人员提供了一个实践平台，以探索深度学习算法在模式识别中的潜力及挑战。 人工智能动物识别系统的实验包括了详细的实验报告以及使用Java编写的实验代码。