本文详细列举了人工智能专业的核心课程，包括计算机科学基础、数学与统计学、AI核心课程、专业拓展、应用领域、实践项目及跨学科课程，旨在帮助学生了解该专业的全貌和所需技能。...
本文主要介绍了极小极大值算法与α-β算法的原理及实现。_给定下面的博弈树使用α-β剪枝算法...
特征提取：是通过属性间的关系，如组合不同的属性得到新的属性，这样就改变了原来的特征空间。特征选择：是从原始特征数据集中选择出子集，是一种包含的关系，没有更改原始的特征空间。_特征提取pca...
本文介绍了C++在人工智能领域的应用，特别是深度学习和神经网络的实现。详细讲解了核心概念，包括神经元模型、激活函数、神经网络结构等，并提供C++代码示例，涉及数据处理、模型构建、训练和预测。还探讨了实际应用场景、...
本文教程均来自b站【小白也能听懂的人工智能原理】，感兴趣的可自行到b站观看。...
基于大模型技术为用户提供私有化知识库产品，支持多库问答、权限管理、角色定义、数据分析等诸多功能，支持文档、表格、数据库等多种数据源，结合思腾自研检索增强技术实践，帮用户构建高效且准确的知识体系，同时为用户提供接口服务...
通过使用Embedding，我们可以将每个单词或句子表示为一个固定长度的向量，其中每个维度代表了某种语义特征。通过将文本转换为向量表示，我们可以在机器学习和深度学习模型中使用这些向量进行文本分类、情感分析、机器翻译等任...
在深度学习的世界里，损失函数犹如一把尺子，衡量着模型预测与实际结果之间的差距。均方误差损失（MeanSquaredErrorLoss，简称MSELoss）作为回归问题中的常见损失函数，以其简单直观的特点，广...
1、什么是张量张量，英文为Tensor，是机器学习的基本构建模块，是以数字方式表示数据的形式。PyTorch就是将数据封装成张量（Tensor）来进行运算的。PyTorch中的张量就是元素为同一种数据类型的多维数组...
人工智能（AI）是一种多学科交叉的领域，旨在研究、理解、开发与人类智能相关的计算机系统。其最终目标是使计算机能够执行人类智能任务的策略、方法并优化处理过程。_大模型教程...