今天给大家讲讲关于AI,打通视觉,NLP,机器学习,深度学习,推荐搜索,AIGC,大模型等等这些当下最热门技术,我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。 阶段一:从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学 阶段二:从AI核心技术理论体系构建到项目实战: 机器学习&深度学习 阶段三:构建AI的数据驱动力--数据预处理工程 阶段四:AI 深度学习框架实战- Pytorch从基础到进阶 阶段五:AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战 阶段六:AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域 阶段七:AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等 阶段八:NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战 阶段九:AI工程师入行&转化&就业&面试指导 首先,我们先来说说什么是人工智能: 人工智能(Artificial Intelligence),简称为AI,是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器,使其具备感知、思考和决策的能力。 自然语言处理(Natural Lang
2024-02-23 14:00:38 3KB
1
人工智能时代的算法治理报告2022-构建法律、伦理、技术协同的算法治理格局
2023-09-07 19:23:02 13.48MB 人工智能 算法
1
python第三方库 chatGPT必须工具包 AI算法可视化实现 pip install gradio-3.26.0-py3-none-any
2023-08-03 11:01:45 16.49MB python 人工智能 算法
1
人工智能算法岗位历年真实面试题,包含了各大主流互联网历年真实面试题,最全人工智能、机器学习方向八股文,学完了过大概率会过面试。去别处找不到资源的话就来下载吧
2023-07-05 19:44:34 32.54MB 算法 人工智能
1
机器学习十大经典算法(中文)
2023-06-03 12:14:16 150KB 机器学习 人工智能 算法
1
%将第一个节点入栈%标记某个节点是否访问过了while top ~= 0 %判断堆栈是否为空%搜寻下一个节点前的堆栈长度%取堆栈顶节点%扩展堆栈%新节点入栈%对
2023-05-18 16:24:42 378KB 人工智能 算法
1
-----------------【请用Qt4.6+编译,Qt5目前有Bug】---------- 原博客地址:http://blog.csdn.net/jiangcaiyang123/article/details/8762365 --------------------------------------------------------------- 人工智能是一个非常具有潜力的分支,顾名思义,它可以通过计算机指令模拟人的行为,在游戏中的人工智能就非常地多样了。对于FPS、TAB、RPG、STG、ADV等游戏,有着不同的人工智能,但都基于几种理论:有限状态机、遗传算法、神经网络等。下
1
智慧废品回收系统是一款基于云计算、物联网、人工智能等技术的智能化废品回收系统,旨在提高废品回收的效率和减少资源浪费。该系统通过智能化的设备和算法,实现了废品分类、回收、运输和处理的自动化和智能化。 系统的核心设备包括智能垃圾桶、智能回收箱和智能运输车。智能垃圾桶可以实现对废品的分类,包括可回收物、有害垃圾、厨余垃圾等,同时可以通过智能识别技术对废品进行识别和计量。智能回收箱可以自动识别和收集可回收物品,并将其压缩成固定大小的方块,方便存储和运输。智能运输车可以自动驾驶,运输废品到回收站或再加工厂进行处理。 除了设备,该系统还拥有智能算法,包括废品识别算法、废品分类算法和废品回收路径规划算法。废品识别算法可以通过图像识别和语音识别等技术,对废品进行自动识别和计量。废品分类算法可以根据废品的种类和属性,自动将其分类到相应的垃圾桶中。废品回收路径规划算法可以根据废品的数量和种类,自动规划最优的回收路径,减少运输时间和成本。 总之,智慧废品回收系统可以实现废品回收的自动化和智能化,提高废品回收的效率和减少资源浪 微信小程序智慧废品回收系统-2.7.4仅供学习交流使用,不提供技术支持
2023-04-02 10:28:14 18.7MB 云计算 物联网 人工智能 算法
1
matlab广度优先算法代码人工智慧_MATLAB 用MATLAB编码的人工智能算法 对于每个项目,运行part()_ example.m文件以查看结果 搜索算法 实现了不同的状态空间搜索算法,包括广度优先搜索,双向搜索和A *搜索 规划算法 为杜宾斯型车辆实现了各种经典的规划算法,包括基本推理,N皇后问题和RRT算法 决策树 进行中
2023-03-15 00:04:29 267KB 系统开源
1
运用粒子群算法实现对几种测试函数最优解的搜寻,可对算法进行改进,提升算法的寻优性能。 粒子群算法几种改进方法: 1.权重改进:非线性权重、自适应权重等。 2.学习因子:学子因子动态调整 3.速度更新改进 4.加入新算子等等。
1