人工智能十大流行算法

人工智能是什么?很多人都知道,但大多又都说不清楚。 事实上,人工智能已经存在于我们生活中很久了。 比如我们常常用到的邮箱,其中垃圾邮件过滤就是依靠人工智能; 比如每个智能手机都配备的指纹识别或人脸识别,也是用人工智能技术实现的; 比如疫情期间大规模使用的无人体温检测仪,同样也使用了人工智能; 但对很多人来讲,人工智能还是一个较为“高深”的技术,然而再高深的技术,也是从基础原理开始的。 人工智能领域中就流传...

边缘人工智能的模型压缩技术

模型压缩策略变得非常重要。这些方法相互补充,可以跨整个 AI 流水线的各个阶段使用。TensorFlow 和 Pytorch 等流行框架现在包含剪枝和量化等技术。最终,该领域使用的技术数量将会增加。 人工智能...

人工智能学习:MNIST数据分类识别神经网络(2)

在MNIST数据集上构建一个神经网络,进行训练,以达到良好的识别效果 1 导入模块 首先,导入必要的模块 import numpy as np import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom keras import models, layers import matplotlib.pyplot as plt 2 下载数据集 然后,载入...

人工智能——大白话熟悉目标检测基本流程

大白话熟悉目标检测基本流程 前言数据集数据加载类主干网络(Backclone)颈部网络头部网络 前言 数据集        在进行所有人工智能检测前我们必需准备的工作之一是获取数据集,目标检测算法根据流行的不同模型分为使用,所以很多时候需要用代码将数据集转换成我们需要的格式。但是其进行下一步创建数据加载类时大都以一种形式将获取到的边界框、类别、旋转角度等特征呈现使用,这里我不确定是不是都全转换成txt文...

人工智能在生物学和神经科学中的应用

什么是人工智能人工智能(AI)一词没有严格的定义。广义上说,人工智能指的是旨在模仿人类智能的计算机系统,其目标是执行人类可以完成的任何任务(图1)。人工智能通常被认为是计算机科学的一个子领域,但它与其他几个研究领域密切相关,包括数据科学和机器学习,以及统计学。人工智能在科学领域的大部分前景来自于它在大型数据集中发现(或“学习”)结构的能力,以及使用这种结构来做出预测甚至执行任务的能力。这种人工智能系...

人工智能前沿——无人自动驾驶技术

>>>深度学习Tricks,第一时间送达<<< 一、自动驾驶介绍 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。 这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安...

人工智能工程师一般需要学什么?

随着AI技术的第三次崛起,我们迎来了人工智能的时代。在深度学习不断突破和发展的形势下,人工智能在许多领域都有了不同程度的应用随之而来的是人工智能相关人才的紧缺。如今,人工智能工程师已然成为了人人追捧的香饽饽。那么,人工智能工程师一般需要学什么呢? Python基础、数据科学库、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘以及图像处理这些知识点一个都不能少。 1、编程语言 众所周知,Python是人工智能的首...

人工智能学习:ResNet神经网络(8)

ResNet是一种非常有效的图像分类识别的模型,可以参考如下的链接 https://blog.csdn.net/qq_45649076/article/details/120494328 ResNet网络由残差(Residual)结构的基本模块构成,每一个基本模块包含几个卷积层。其中,除了网络的推理输出,基本模块的输入也被直接加成到模块的输出。这种设计可以防止网络在深度加大之后产生退化的现象。 通常所见...

人工智能数学课高等数学线性微积分数学教程笔记(目录)

前言 本文是对人工智能数学课高等数学线性微积分数学教程的学习笔记。由于之前的文章《人工智能数学课高等数学线性微积分数学教程笔记》篇幅过大,导致打开的时候加载缓慢,也不利于阅读,同时由于CSDN的限制原文已经不可更改,原文特将其分拆以满足不同读者的阅读需要。各个章节的链接见本文第二部分,每个章节的大纲见本文第三部分。本系列笔记主要用于快速回忆已学的数学知识点,不适合基础学习。 文章目录 人工智能数学课高等...

人工智能机器学习面试题和答案

机器学习面试题和答案 1、机器学习是什么? 机器学习是人工智能的一种形式,它处理系统编程和自动化数据分析,使计算机能够通过经验学习和行动,而无需明确编程。例如,机器人的编码方式使其可以根据从传感器收集的数据执行任务。他们会自动从数据中学习程序并根据经验进行改进。 2、区分归纳学习和演绎学习的区别? 在归纳学习中,模型从一组观察到的实例中通过实例进行学习,以得出一个概括的结论。另一方面,在演绎学习中,模型...
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