机器人操作系统ROS原理与应用 完整pdf_人工智能教程
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机器人操作系统ROS原理与应用 完整pdf_人工智能教程

资源名称:机器人操作系统ROS原理与应用 完整pdf 第1章智能机器人及其发展概述 1第2章ROS体系架构 18第3章ROS通信机制 32第4章ROS坐标变换体系及其实现 60第5章ROS任务调度与有限状态机实现 88第6章ROS运动规划及其实现 116第7章基于ROS的智能机器人系统开发方法 131第8章基于ROS的服务智能机器人设计 147第9章基于ROS的工业智能机器人设计 168第10章智能机器人软件平台及其未来发展 189 资源截图:
MATLAB函数速查手册(修订版) PDF_人工智能教程
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MATLAB函数速查手册(修订版) PDF_人工智能教程

资源名称:MATLAB函数速查手册(修订版) PDF matlab是目前流行的理论与工程仿真软件之一。该软件自产生以来,就以其独有的特点和明显的优势吸引了各行各业的工作者。本书较全面地介绍了matlab的函数,主要包括matlab操作基础、矩阵及其基本运算、与数值计算相关的基本函数、符号运算的函数、概率统计函数、绘图与图形处理函数、matlab程序设计相关函数、simulink仿真工具函数、图形用户界面制作函数、信号处理工具箱函数和符号数学工具箱函数等内容。 本书立足matlab函数基础,并且附带较多的实例讲解,所以既适合初学者,又适合有一定经验的matlab使用者。本书也可以作为大专院校学生的参考用书。 目录: 第1章 matlab操作基础 1第2章 矩阵及其基本运算 36第3章 数值计算函数 160第4章 符号运算函数 230第5章 概率统计 284第6章 绘图与图形处理 360第7章 matlab程序设计 451第8章 simulink命令 493第9章 图形用户界面制作 520第10章 信号处理工具箱 552第11章 符号数学工具箱 585附录 matlab常用函数检索表(按首字母排序) 607 资源截图:
TensorFlow技术解析与实战 PDF_人工智能教程
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TensorFlow技术解析与实战 PDF_人工智能教程

资源名称:TensorFlow技术解析与实战 PDF  内容简介: TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识;实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络(CNN、RNN和自编码网络等)并对MNIST数据集进行训练,讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用;提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API,还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用,以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。最后,附录中列出一些可供参考的公开数据集,并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。 作者简介: 李嘉璇,创建TensorFlow交流社区,活跃于国内各大技术社区,知乎编程问题回答者。致力于人工智能的研究,对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有浓厚兴趣。有过上百篇论文阅读和深度学习经验,处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘经验,参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛,曾任职百度研发工程师。 资源目录: 第一篇 基础篇 第1章 人工智能概述 2 1.1 什么是人工智能 2 1.2 什么是深度学习 5 1.3 深度学习的入门方法 7 1.4 什么是TensorFlow 11 1.5 为什么要学TensorFlow 12 1.5.1 TensorFlow的特性 14 1.5.2 使用TensorFlow的公司 15 1.5.3 TensorFlow的发展 16 1.6 机器学习的相关赛事 16 1.6.1 ImageNet的ILSVRC 17 1.6.2 Kaggle 18 1.6.3 天池大数据竞赛 19 1.7 国内的人工智能公司 20 1.8 小结 22 第2章 TensorFlow环境的准备 23 2.1 下载TensorFlow...
智能预测控制及其MATLAB实现(第2版) PDF_人工智能教程
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智能预测控制及其MATLAB实现(第2版) PDF_人工智能教程

资源名称:智能预测控制及其MATLAB实现(第2版) PDF 第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现第1章 神经网络控制理论 (1)1.1 神经网络的基本概念 (2)1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 (2)1.1.2 人工神经元模型 (3)1.1.3 神经网络的结构 (5)1.1.4 神经网络的工作方式 (6)1.1.5 神经网络的学习 (6)1.1.6 神经网络的分类 (9)1.2 典型神经网络的模型 (9)1.2.1 MP模型 (9)1.2.2 感知机神经网络 (11)1.2.3 自适应线性神经网络 (14)1.2.4 BP神经网络 (16)1.2.5 径向基神经网络 (24)1.2.6 竞争学习神经网络 (29)1.2.7 学习向量量化(LVQ)神经网络 (38)1.2.8 Elman神经网络 (39)1.2.9 Hopfield神经网络 (40)1.2.10 Boltzmann神经网络 (56)1.3 神经网络的训练 (60)1.4 神经网络控制系统 (63)1.4.1...
神经计算智能基础原理·方法_人工智能教程
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神经计算智能基础原理·方法_人工智能教程

资源名称:神经计算智能基础原理·方法 内容简介:        全书共分八章,内容包括:智能科学发展概论;智能的生物特征与本质;人工神经网络;模糊逻辑基础;联想记忆与编码;进化计算;混沌与分形;模糊神经计算智能系统。 资源截图:
MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版) 中文pdf_人工智能教程
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MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版) 中文pdf_人工智能教程

资源名称:MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版) 中文pdf 第一章 遗传算法概述 1第二章 基本遗传算法及改进 11 第三章 遗传算法的理论基础 33 第四章 遗传算法的基本原理与方法 43 第五章 遗传算法工具箱函数 60 第六章 遗传算法工具箱的介绍 93 第七章 遗传算法应用举例 104 第八章 使用MATLAB遗传算法工具 143 第九章 使用MATLAB直接搜索工具 224 第十章 遗传算法在图像处理中的应用 303 资源截图:
详解MATLAB图像函数及其应用 PDF_人工智能教程
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详解MATLAB图像函数及其应用 PDF_人工智能教程

资源名称:详解MATLAB图像函数及其应用 PDF  matlab图像处理工具箱是目前最流行的图像处理工具之一,其函数能有效地实现各种图像算法。《详解matlab图像函数及其应用》从实用角度出发,详细介绍matlab各种图像处理函数,包括图像显示、绘图、图像类型转换、图像用户界面、空间变换、图像统计、图像代数运算、图像增强、去模糊、滤波变换、形态学操作、块与邻域操作、色彩空间变换函数等。为加深读者对matlab图像处理应用的认识,书中列举了8个matlab图像处理应用综合实例。《详解matlab图像函数及其应用》写作结构清晰、解释翔实、实例丰富。随书光盘中附有大量教学视频,方便读者学习与提高。《详解matlab图像函数及其应用》可作为matlab图像处理工作者的参考用书。 目录: 第1章 图像显示与图像文件输入/输出函数 1第2章 图形绘制 46第3章 图像类型和类型转换 117第4章 图形用户界面工具 153第5章 空间变换和图像配准 200第6章 图像分析和统计 231第7章 图像代数运算 267第8章 图像增强 280第9章 图像去模糊 296第10章 线性滤波和变换 307第11章 形态学操作 337第12章 图像的块和邻域处理 387第13章 颜色映射表和色彩空间 398第14章 其他常用函数 417第15章 图像配准实战 431第16章 图像区域生长分割实战 436第17章 交通视频车辆检测实战 442第18章 人脸区域定位实战 447第19章 图像特征提取实战 450第20章 图像分形维计算实战 456 资源截图:
模式识别与智能计算-matlab技术实现_人工智能教程
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模式识别与智能计算-matlab技术实现_人工智能教程

资源名称:模式识别与智能计算-matlab技术实现 内容简介:         《模式识别与智能计算:Matlab技术实现》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与提取,模式相似性测度,贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器,粗糙集分类器,聚类分析,模糊聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。 资源目录: 第1章 模式识别概述第2章 特征的选择与提取第3章 模式相似性测度第4章 基于概率统计的贝叶斯分类器设计第5章 判别函数分类器设计第6章 神经网络分类器设计第7章 决策树分类器第8章 粗糙集分类器 第9章 聚类分析第10章 模糊聚类分析第11章 遗传算法聚类分析 第12章 蚁群算法聚类分析第13章 粒子群算法聚类分析 参考文献 资源截图:
2016年最新从神经网络到深度学习原理精讲班 12课_人工智能教程
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2016年最新从神经网络到深度学习原理精讲班 12课_人工智能教程

教程名称:2016年最新从神经网络到深度学习原理精讲班 12课 教程目录: 第01课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述第02课 线性神经网络第03课 BP神经网络应用第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络第05课 模拟退火算法与Boltzmann机第06课 ?受限Boltzmann机RBM与应用RBM进行协同过滤?第07课 深度置信网络:利用堆叠的RBM进行权值预训练,应用于图像编码与解码,图像识别第08课 万能逼近器:径向基神经网络 PCA与SVM神经网络第09课 卷积神经网络;经典应用:MNIST手写体数字识别,Imagenet图像识别第10课 计算机博弈原理,蒙特卡洛树搜索,深度学习与AlphaGo,价值网络与策略网络的设计,构成和训练第11课 堆叠150层的超深度网络:深度残差网络第12课 递归神经网络