该课程主要介绍了如何利用常见的人工智能算法实现AI算法，同时将其应用到项目开发中，常用的AI算法有：AI行为树，FSM，基于脚本，基于感知的等等，课程讲解了很多AI算法，这些算法都有相关案例展示。也是解决AI算法非常好的方法，相比游戏中实现的AI算法都是比较呆板的，事先通过数值设定好的，这样玩家玩几次后就把套路摸清了，缺乏变化。该课程对使用的AI算法做了一个总结，这样对读者学习AI算法帮助很大，希望读者通过该课程的学习能够对AI有更深的理解。
2023-03-28 16:48:56
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此工具箱提供二进制原子搜索优化 (BASO)
< Main> 举例说明了 BASO 如何使用基准数据集解决特征选择问题。
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2023-03-07 14:24:33
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基于yolov5+大疆教育无人机Tello TT实现目标识别检测+追踪测距完整源码+数据集+训练好的模型+操作说明文档.7z
数据集目标是旗、圈识别
模型已经训练调优
请参考项目说明中的步骤来操作。
【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。
也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。
也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。
2022-12-12 11:29:22
249.27MB
1、基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、4张3080ti显卡，5000多张图像数据（8000多个电动车目标）训练迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，分别是“电动自行车”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-30 12:29:01
35.8MB
1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，“跌倒”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 21:26:59
31.98MB