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全新人工智能基础创新与实践应用刘冰9787576709506
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章 人工智能基础1.1 人工智能的基本概念1.2 人工智能的发展历史第2章 实践环境的搭建及软件使用2.1 Python2.2 Anaconda. PyTorch2.4 PyCharm2.5 Tensorflow和Keras2.6 Jupyter Notebook2.7 PaddlePaddle(飞桨)2.8 Pyqt52.9 第三方库的安装第3章 Python基础与练习3.1 Python简介和训练目的3.2 Python语言基础3.3 Python的函数3.4 多个程序文件间函数与类的调用与导入3.5 Python的编码规范3.6 习题第4章 A*算法实验4.1 实验目的和实验介绍4.2 实验算法原理及步骤4.3 实验条件和内容4.4 实验流程参考4.5 实验结果4.6 实验及实验报告要求4.7 实验程序解析第5章 基于神经网络的图像识别实验5.1 实验目的和实验环境配置5.2 实验原理及概念5.3 实验内容5.4 Keras的初步使用(种方法)5.5 Keras的第二种方法(选学部分)5.6 基于Keras的手写数字识别实验步骤5.7 基于PaddlePaddle的手写数字识别5.8 实验及实验报告要求第6章 动物分类软件设计实验6.1 实验目的和实验环境配置6.2 基于PaddleHub的动物识别实验6.3 利用Pycharm移植完成动物识别程序设计6.4 基于Pyqt5的可视化软件界面设计6.5 Pyqt5调用PyCharm程序6.6 打包工具Pyinstaller6.7 程序设计可能遇到的问题第7章 垃圾分类实验7.1 实验目的和实验介绍7.2 实验算法原理及步骤7.3 实验条件和内容7.4 实验流程参考7.5 实验结果7.6 实验及实验报告要求7.7 实验程序解析第8章 手势识别实验8.1 实验目的和实验介绍8.2 实验步骤8.3 实验条件和内容8.4 实验实现参考8.5 实验结果8.6 实验及实验报告要求8.7 实验程序解析第9章 声纹识别实验9.1 实验目的和实验介绍9.2 实验算法原理及步骤9.3 实验条件和内容9.4 实验流程参考9.5 实验过程及结果9.6 实验及实验报告要求9.7 实验程序解析0章 基于迁移学习的锂离子电池健康状态评估实验10.1 实验目的和实验环境配置10.2 实验背景10.3 机理概述10.4 环境和数据准备10.5 模型搭建方法10.6 模型训练简介10.7 采用迁移学习提高模型精度10.8 结果可视化10.9 错误及解决方法10.10 实验程序解析1章 基BP神经网络和粒子群的锂电池SOH评估实验11.1 实验目的和实验介绍11.2 实验算法原理及步骤11.3 实验环境与数据预处理11.4 实验内容11.5 实验流程参考11.6 实验结果11.7 实验及实验报告要求11.8 实验程序解析参考文献附录 部分彩图
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