人工智能（第2版）

人工智能-深度学习专题课程 AI人工智能课程深度学习知识入门 全套课程PPT课件含习题 共10个章节.rar

AI人工智能课程深度学习 含习题 第01章 深度学习的来源与应用（24页） AI人工智能课程深度学习 含习题 第02章 深度学习的数学基础（37页） AI人工智能课程深度学习 含习题 第03章 人工神经网络与深度学习（50页） AI...

人工智能&深度学习.pptx

人工智能&深度学习： 人工智能及简史 人工智能经历了三个阶段： 推理期（50~70年代）其出发点是，数学家真聪明。让计算机具有逻辑推理能力：为什么仅有逻辑推理能力不能实现人工智能？困难在哪里？ 知识期（70...

人工智能深度学习算法评估规范.pdf

人工智能深度学习算法评估规范.pdf人工智能深度学习算法评估规范.pdf人工智能深度学习算法评估规范.pdf人工智能深度学习算法评估规范.pdf人工智能深度学习算法评估规范.pdf人工智能深度学习算法评估规范.pdf

清华大学精品AI人工智能课程深度学习全套课程PPT课件含习题（50页） 第3章 人工神经网络与深度学习.pptx

（3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 ...

人工智能与深度学习.ppt

1、人工智能的兴起 2、深度学习大变革 3、深度学习商业化 4、文通深度学习的研究与应用

人工智能AI深度学习视频教程和源代码17套

机器学习深度学习的视频教程和源码17套，人工智能AI入门必看！

清华大学精品AI人工智能课程深度学习全套课程PPT课件含习题（24页） 第1章 深度学习的来源与应用.pptx

（3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 ...

AI人工智能-机器视觉-深度学习等技术资料合集.zip

推荐，AI人工智能，包含机器视觉、深度学习等技术资料合集，共26份。 一、麻省理工深度学习公开课（15份） 人性化的深度学习 深度强化学习 递归神经网络 卷积神经网络 自动驾驶的深度学习 计算机视觉 人类感知的...

AI圣经，深度学习2017最新版pdf

这是深度学习入门的AI圣经，前面介绍了深度学习需要的一些基本的数学知识，很适合深度学习入门的同学

人工智能：深度学习从入门到精通体系课2022

人工智能：深度学习从入门到精通2022，课程从框架到模型，从理论到实战，循序渐进系统进阶。结合几十个配套案例，全面覆盖深度学习核心应用场景，具体包含：数据使用、图像分类、图像分割、目标检测、图像生成GAN、...

清华大学精品AI人工智能课程深度学习全套课程PPT课件含习题（30页） 第9章 深度学习在文本中的应用.pptx

（3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 ...

清华大学精品AI人工智能课程深度学习全套课程PPT课件含习题（33页） 第6章 深度学习开源框架.pptx

（3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 ...

人工智能深度学习研究院项目计划书.doc

人工智能深度学习研究院项目计划书.doc 人工智能深度学习研究院项目计划书.doc 人工智能深度学习研究院项目计划书.doc 人工智能深度学习研究院项目计划书.doc 人工智能深度学习研究院项目计划书.doc 人工智能...

人工智能-项目实践-深度学习-使用深度学习来识别 captcha 验证码

人工智能-项目实践-深度学习-使用深度学习来识别 captcha 验证码 本项目会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别 captcha 验证码，建议使用显卡来运行该项目。 下面的可视化代码都是在 jupyter notebook 中...

清华大学精品AI人工智能课程深度学习全套课程PPT课件含习题（37页） 第2章 深度学习的数学基础.pptx

（3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 ...

人工智能深度学习

详细介绍了目前人工智能领域中的深度学习的研究，各种深度学习研究算法的现状

人工智能论文：基于深度学习的目标检测技术综述.pdf

人工智能论文：基于深度学习的目标检测技术综述.pdf人工智能论文：基于深度学习的目标检测技术综述.pdf人工智能论文：基于深度学习的目标检测技术综述.pdf人工智能论文：基于深度学习的目标检测技术综述.pdf人工智能...

复旦大学AI人工智能课程 神经网络与深度学习 共440页.pdf

复旦大学AI人工智能课程 神经网络与深度学习 共440页.pdf

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

行人跌倒数据集（VOC格式）

行人跌倒数据集（VOC格式）

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者，感谢大家的支持！