PC端可直接搜索關(guān)鍵詞
快捷鍵：Ctrl+F
應(yīng)用領(lǐng)域關(guān)鍵字、項目關(guān)鍵字、比賽名稱關(guān)鍵字、技術(shù)類型關(guān)鍵字等等
注意看本文目錄-快速了解本專欄
?????? 你的技術(shù)旅程將在這里啟航！
?? 本專欄：精通AI領(lǐng)域技術(shù)實戰(zhàn)千例專欄
從基礎(chǔ)到實踐，深入學(xué)習(xí)。無論你是初學(xué)者還是經(jīng)驗豐富的老手，對于本專欄案例和項目實踐都有參考學(xué)習(xí)意義。
??? 每一個案例都附帶有在本地跑過的代碼，詳細(xì)講解供大家學(xué)習(xí)，希望可以幫到大家。歡迎訂閱支持，正在不斷更新中，本專欄最終不低于1000篇文章案例~
一.人工智能
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。 它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。
人工智能是智能學(xué)科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
1.1人工智能-北大人工智能研究院院長語錄共勉
“人工智能是一個非常大的交叉學(xué)科，本身就有一個龐大的體系。” 通班的領(lǐng)銜創(chuàng)立者，北大人工智能研究院院長、講席教授朱松純介紹說。因此，僅僅把人工智能視為應(yīng)用領(lǐng)域，課程只集中在某個研究熱點上，完全無法滿足培養(yǎng)人工智能復(fù)合型領(lǐng)軍人才的需要：
“一個人只有把人工智能六個領(lǐng)域都搞懂了、融會貫通了，你才能說你是人工智能領(lǐng)域的人才或者專家?！?/strong>文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-754746.html
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-754746.html
二.文章速覽（更新中）
2.1 視覺與圖像處理方向
- AI：101-基于深度學(xué)習(xí)的航空影像中建筑物識別
- AI：100-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物生長狀態(tài)監(jiān)測
- AI：99-基于深度學(xué)習(xí)的飛機(jī)故障檢測與維修
- AI：98-基于機(jī)器學(xué)習(xí)的手勢控制智能家居
- AI：97-基于深度學(xué)習(xí)的可穿戴設(shè)備人體動作識別
- AI：96-基于深度學(xué)習(xí)的夜間圖像增強(qiáng)與物體檢測
- AI：95-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藝術(shù)品風(fēng)格分類
- AI：94-基于深度學(xué)習(xí)的微小目標(biāo)檢測與定位
- AI：93-基于機(jī)器學(xué)習(xí)的船舶識別與軌跡預(yù)測
- AI：92-基于深度學(xué)習(xí)的紅外圖像人體檢測
- AI：91-基于深度學(xué)習(xí)的手寫數(shù)學(xué)表達(dá)式識別
- AI：90-基于深度學(xué)習(xí)的自然災(zāi)害損害評估
- AI：89-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像地物分類
- AI：87-基于深度學(xué)習(xí)的街景圖像地理位置識別
- AI：86-基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計與運動分析
- AI：85-基于深度學(xué)習(xí)的自然場景生成與渲染
- AI：84-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文化遺產(chǎn)保護(hù)與修復(fù)
- AI：83-基于深度學(xué)習(xí)的手勢識別與實時控制
- AI：82-基于深度學(xué)習(xí)的極光圖像識別
- AI：81-基于目標(biāo)追蹤的運動場景分析與行為預(yù)測
- AI：80-基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分割與病變識別
- AI：79-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動駕駛車輛道路邊界檢測
- AI：78-基于深度學(xué)習(xí)的食物識別與營養(yǎng)分析
- AI：77-基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)缺陷檢測
- AI：76-基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能城市交通管理
- AI：75-基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的虛擬現(xiàn)實場景增強(qiáng)
- AI：74-基于深度學(xué)習(xí)的寵物品種識別
- AI：72-基于深度學(xué)習(xí)的火災(zāi)檢測
- AI：71-基于深度學(xué)習(xí)的植物葉片識別
- AI：70-基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水質(zhì)檢預(yù)測
- AI：68-基于深度學(xué)習(xí)的身份證號碼識別
- AI：67-基于深度學(xué)習(xí)的脫機(jī)手寫漢字識別
- AI：64-基于深度學(xué)習(xí)的口罩佩戴檢測
- AI：63-基于Xception模型的服裝分類
- AI：62-基于深度學(xué)習(xí)的人體CT影像肺癌的識別與分類
- AI：61-基于深度學(xué)習(xí)的草莓病害識別
- AI：60-基于深度學(xué)習(xí)的瓜果蔬菜分類識別
- AI：59-基于深度學(xué)習(xí)的行人重識別
- AI：58-基于深度學(xué)習(xí)的貓狗圖像識別
- AI：57-基于機(jī)器學(xué)習(xí)的番茄葉部病害圖像識別
- AI：56-基于深度學(xué)習(xí)的微表情識別
- AI：55-基于深度學(xué)習(xí)的人流量檢測
- AI：54-基于深度學(xué)習(xí)的樹木種類識別
- AI：53-基于機(jī)器學(xué)習(xí)的字母識別
- AI：52-基于深度學(xué)習(xí)的垃圾分類
- AI：50-基于深度學(xué)習(xí)的柑橘類水果分類
- AI：49-基于深度學(xué)習(xí)的雜草識別
- AI：48-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣象圖像識別
- AI：47-基于深度學(xué)習(xí)的人像背景替換研究
- AI：46-基于深度學(xué)習(xí)的垃圾郵件識別
- AI：45-基于深度學(xué)習(xí)的聲紋識別
- AI：44-基于深度學(xué)習(xí)的虹膜識別
- AI：43-基于深度學(xué)習(xí)的昆蟲圖像識別
- AI：42-基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法下以沙發(fā)為例的家具風(fēng)格識別技術(shù)研究
- AI：41-基于基于深度學(xué)習(xí)的YOLO模型的玉米病害檢測
- AI：40-基于深度學(xué)習(xí)的森林火災(zāi)識別
- AI：39-基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別檢測
- AI：38-基于深度學(xué)習(xí)的抽煙行為檢測
- AI：37-基于深度學(xué)習(xí)的安全帽檢測方法研究
- AI：35-【人工智能】計算機(jī)視覺之OpenCV學(xué)習(xí)詳解一
- AI：27-【深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow】使用TensorFlow框架構(gòu)建全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)手寫數(shù)字識別
- AI：12-基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別研究
- AI：11-基于深度學(xué)習(xí)的魚類識別
- AI：10-基于TensorFlow的玉米病害識別
- AI：09-基于深度學(xué)習(xí)的圖像場景分類
- AI：08-基于深度學(xué)習(xí)的車輛識別
- AI：07-基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海洋生物的識別
- AI：05–基于深度學(xué)習(xí)的道路交通信號燈的檢測與識別
- AI：06-基于OpenCV的二維碼識別技術(shù)的研究
- AI：04-基于機(jī)器學(xué)習(xí)的蘑菇分類
- AI：03-基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低空無人機(jī)目標(biāo)檢測圖像識別的研究
- AI：02-基于深度學(xué)習(xí)的動物圖像檢索算法的研究
- AI：01-基于機(jī)器學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)的玫瑰花種類的識別
2.2 自然語言處理與語音識別方向
- AI：88-人工智能自然語言處理—PageRank算法和TextRank算法詳解
2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方向
- AI：73-結(jié)合語法知識的神經(jīng)機(jī)器翻譯研究
- AI：69-基于深度學(xué)習(xí)的音樂推薦
- AI：66-基于機(jī)器學(xué)習(xí)房價預(yù)測
- AI：65-基于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測股市行情
- AI：51-基于深度學(xué)習(xí)的電影評價
- AI：36-對于噪聲數(shù)據(jù)理解以及Min-Max規(guī)范化和Score規(guī)范化(零-均值規(guī)范化)的實例【數(shù)據(jù)預(yù)處理】
- AI：34-【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)預(yù)處理和運用概念以及對鳶尾花數(shù)據(jù)集分類的分位數(shù)圖和直方圖的實際運用
- AI：33-【數(shù)據(jù)預(yù)處理】基于Pandas的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)【前七個任務(wù)】
- AI：32-【數(shù)據(jù)預(yù)處理】基于Kettle的字符串?dāng)?shù)據(jù)清洗、Kettle的字段清洗、Kettle的使用參照表集成數(shù)據(jù)
- AI：31-【數(shù)據(jù)預(yù)處理&機(jī)器學(xué)習(xí)】對于薪資數(shù)據(jù)的傾斜情況以及盒圖離群點的探究
- AI：30-【數(shù)據(jù)挖掘】薪酬分段對應(yīng)工作經(jīng)驗/學(xué)歷畫柱狀圖【招聘網(wǎng)站的職位招聘數(shù)據(jù)預(yù)處理】
- AI：29-在職位招聘數(shù)據(jù)處理中使用Loess回歸曲線以及分箱、回歸、聚類方法檢查離群點及光滑數(shù)據(jù)【數(shù)據(jù)挖掘&機(jī)器學(xué)習(xí)】
- AI：28-【數(shù)據(jù)可視化】DataReduction和加利福尼亞的房價數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)可視化以及Kettle的初步介紹
- AI：26-【數(shù)據(jù)預(yù)處理】基于Pandas的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)【california_housing加州房價數(shù)據(jù)集】_后9個任務(wù)
- AI：25-機(jī)器學(xué)習(xí)框架課程重點內(nèi)容筆記
- AI：24-【數(shù)據(jù)挖掘&機(jī)器學(xué)習(xí)】招聘網(wǎng)站的職位招聘數(shù)據(jù)的分位數(shù)圖、分位數(shù)-分位數(shù)圖以及散點圖、使用線性回歸算法擬合散點圖處理詳解
- AI：23-Bagging策略和隨機(jī)森林的應(yīng)用以及線性回歸與局部加權(quán)回歸三種實例（線性回歸、AdaBoost、GradientBoostingRegressor）【機(jī)器學(xué)習(xí)】
- AI：22-【機(jī)器學(xué)習(xí)】紅酒數(shù)據(jù)集和加利福尼亞的房價數(shù)據(jù)的隨機(jī)森林算法詳解
- AI：21-【機(jī)器學(xué)習(xí)】嶺回歸和LASSO回歸詳解以及相關(guān)計算實例-加利福尼亞的房價數(shù)據(jù)集、紅酒數(shù)據(jù)集
- AI：20-【機(jī)器學(xué)習(xí)】擬合優(yōu)度度量和梯度下降（紅酒數(shù)據(jù)集的線性回歸模型sklearn&Ridge）
- AI：19-【機(jī)器學(xué)習(xí)】回歸的原理學(xué)習(xí)與葡萄酒數(shù)據(jù)集的最小二乘法線性回歸實例
- AI：18-KNN算法及性能評估之鳶尾花特征分類【機(jī)器學(xué)習(xí)】
- AI：17-決策樹算法之鳶尾花特征分類可視化詳解【機(jī)器學(xué)習(xí)】
- AI：16-樸素貝葉斯算法之鳶尾花特征分類【機(jī)器學(xué)習(xí)】【伯努利分布,多項式分布,高斯分布】
- AI：15-支持向量機(jī)算法之鳶尾花特征分類【機(jī)器學(xué)習(xí)】
- AI：14-線性回歸算法之鳶尾花特征分類【機(jī)器學(xué)習(xí)】
- AI：13-機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)處理與可視化【鳶尾花數(shù)據(jù)分類|特征屬性比較】
到了這里，關(guān)于精通AI領(lǐng)域技術(shù)實戰(zhàn)千例專欄—學(xué)習(xí)人工智能的指南寶典的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
