人工智能研究：涵盖机器学习、深度学习、强化学习的笔记及编码实例

人工智能研究 人工智能研究，机器学习，深度学习，强化学习的笔记和编码示例 您将找到代码示例。 例如使用tensorflow.js进行MNIST训练，还使用tensorflow.js和python scikit learning提供了线性回归示例。 另请参阅Wiki中的链接要点示例。 该存储库当前由Wiki组成，链接位于上方。 一系列关于软件工程师的AI文章和howto知识，就好像您的技工水平如何打造汽车一样。 此外，我正在写的关于人工智能和神经武器的书中有一些章节。 分类： ，K最近邻聚类，朴素贝叶斯（主题），支持向量机 深度学习 深度强化学习和OpenAI体育馆 进化计算：遗传算法，遗传编程和神经进化 视觉AI：卷积神经网络，图像识别和生成对抗网络 人工智能和机器人技术：机器人操作系统（ROS），无人驾驶飞机，蜂拥而至的蜂巢思想 人工智能与网络安全 心灵战场：信息战中的AI和控制论（草