人工智能

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：

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：

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：

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  

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资源名称：MATLAB统计分析与应用：40个案例分析 PDF  《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》从实际应用的角度出发，以大量的案例详细介绍了matlab环境下的统计分析与应用。 《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》主要内容包括：利用matlab制作统计报告或报表；从文件中读取数据到matlab；从matlab中导出数据到文件；数据的平滑处理、标准化变换和极差归一化变换；生成一元和多元分布随机数；蒙特卡洛方法；参数估计与假设检验；copula理论及应用实例；方差分析；基于回归分析的数据拟合；聚类分析；判别分析；主成分分析；因子分析；图像处理中的统计应用等。 《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》可以作为高等院校本科生、研究生的统计学相关课程的教材或教学参考书，也可作为从事数据分析与数据管理的研究人员的参考用书。 目录: 第1章利用matlab生成word和excel文档1第2章数据的导入与导出64第3章数据的预处理104第4章生成随机数117第5章参数估计与假设检验150第6章copula理论及应用实例187第7章方差分析214第8章数据拟合251第9章聚类分析290第10章判别分析329第11章主成分分析354第12章因子分析374附录a图像处理中的统计应用案例397附录bmatlab统计工具箱函数大全419参考文献432 资源截图：

资源名称：深度学习原理与TensorFlow实践 PDF  内容简介： 《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域最优秀的计算系统之一，《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时，《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法，并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。 《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者，或是对深度学习理论有所了解，希望尝试更多工程实践的读者，抑或是对工程产品有较多经验，希望学习深度学习理论的读者。 作者简介： 喻俨，百纳信息（海豚浏览器）研发副总裁。2007年加入微软亚洲工程院，2011年加入百纳信息负责海外业务线，从0到1做过多个项目，现致力于AI和大数据产品的研究与应用。 莫瑜，先后任职于微软和海豚浏览器，从事搜索引擎、音乐检索/哼唱搜索、内容分发推荐算法和对话机器人技术研发。长期以来持续关注和实践大规模数据算法性能优化、搜索引擎、推荐系统和人工智能技术。 王琛，英国爱丁堡大学人工智能专业硕士，现为百纳信息技术有限公司人工智能方向负责人。早年参加过信息学奥林匹克竞赛获得河北省第一名、全国三等奖，并保送进入中山大学。大学期间，在ACM竞赛上也屡获佳绩。硕士毕业后就职于百度基础架构部，参与大数据平台研发工作，对大数据分析处理、分布式系统架构等方面都有比较深刻的理解。2014年加入百纳，负责多个项目的研发，自2016年起负责人工智能方向的探索。 胡振邦，拥有博士学位，百纳信息技术有限公司高级算法研究员，毕业于中国地质大学计算机学院地学信息工程专业。读博期间，参与了关于遥感卫星图像识别分析的863项目，并且是主要的研发人员。毕业以来，一直从事图像识别方面的算法研发工作，主要方向包括目标检测、图文检索、图像分类与验证等，在图像处理、计算机视觉等方面都有深厚的积累和经验。 高杰，是一位1980年出生于苏北的“爱学习、能折腾、有情怀”的大叔。毕业于扬州中学特招班，1998年入学华中科技大学机械系，兼修管理、会计，自学计算机，2003年考入南京大学软件学院，曾任德国西门子内部SAP咨询师，还在中银国际TMT投行、金山软件集团投资部任过职，2015年与合伙人联合创立了图灵科技集团，与华尔街顶尖交易团队一起致力于量化交易、算法模型和人工智能在金融领域的应用，目前这家公司管理着超过20亿元的资产，是细分市场的领先公司。 资源目录： 1 深度学习简介 1 1.1 深度学习介绍 1 1.2 深度学习的趋势 7 1.3 参考资料 10 2 TensorFlow系统介绍 12 2.1 TensorFlow诞生的动机 12 2.2 TensorFlow系统简介 14 2.3 TensorFlow基础概念 16 2.3.1 计算图 16 2.3.2 Session会话 18 2.4 系统架构 19 2.5...

资源名称：游戏人工智能编程案例精粹 PDF 第1章　数学和物理学初探 　1.1　数学　 　1.2　物理学　 　1.3　总结　 第2章　状态驱动智能体设计 　2.1　什么是有限状态机　 　2.2　有限状态机的实现　 　2.3　West World项目　 　2.4　使State基类可重用　 　2.5　全局状态和状态翻转（State Blip）　 　2.6　创建一个StateMachine类　 　2.7　引入Elsa　 　2.8　为你的FSM增加消息功能　 第3章　如何创建自治的可移动游戏智能体 　3.1　什么是自治智能体　 　3.2　交通工具模型　 　3.3　更新交通工具物理属性　 　3.4　操控行为　 　3.5　组行为（Group Behaviors）　 　3.6　组合操控行为（Combining Steering Behaviors）　 　3.7　确保无重叠　 　3.8　应对大量交通工具：空间划分　 　3.9　平滑　 第4章　体育模拟（简单足球） 　4.1　简单足球的环境和规则　 　4.2　设计AI　 　4.3　使用估算和假设　 　4.4　总结　 第5章　图的秘密生命 　5.1　图　 　5.2　实现一个图类　 　5.3　图搜索算法　 　5.4　总结　 第6章　用脚本，还是不用？这是一个问题 　6.1　什么是脚本语言　 　6.2　脚本语言能为你做些什么　 　6.3　在Lua中编写脚本　 　6.4　创建一个脚本化的有限状态自动机　 　6.5　有用的链接　...

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资源名称：机器学习系统设计（Python） 资源截图：