该项目涉及建立机器学习模型，以根据航空公司，旅程，来源，目的地和持续时间等各种功能来预测机票价格。所使用的数据集来自Kaggle，笔记本演示了数据预处理，功能工程，模型培训和评估

在此存储库中，我们探讨了卷积神经网络（CNN）的资源，以开发用于手写图像分类的模型，以解开Python和TensorFlow。

使用CNN，RNN，ANN和微调模型开发了多个深度学习项目，以应对现实世界中的挑战。为各种任务进行了优化的体系结构，以确保高准确性和效率。共享Jupyter笔记本电脑，提供有关模型构建过程的见解，以帮助他人利用我的工作。

GitHub存储库重点是将音频文件转换为MEL-SPECTROGRAM图像。它是为Kaggle上的“ Urbansound8K Mel Spectrogram图像”数据集创建的。关键功能包括声音可视化和用于声音分析的数据集创建。存储库包括一个音频到光谱图。IPYNB笔记本，用于创建频谱图。

✭Magnetron™✭：这是一本Google Colab/Jupyter笔记本，用于使用人工智能2.0™时，用于开发星体视觉方形（人工智能2.0™是Magnetron™Technology的一部分）。

革命项目警报！ 🚀🚗利用木星笔记本电脑和网络开发，我的应用程序可以根据公司，模型，年，燃料和公里的重要数据准确地预测汽车价格。通过明智的估计，授权购车者，卖家和爱好者。 💲📊

✭Magnetron™✭：这是一本Google Colab/Jupyter笔记本，用于开发面部识别前提（B）时使用人工智能2.0™（人工智能2.0™是Magnetron™技术的一部分）

Python笔记本包含代码和练习机器学习的练习，并通过Aurielion Geron PS进行的Scikit Learn和Tensorflow -网站仍然是一项正在进行的工作

这个项目是我大学期间完成的任务之一。在此项目中，我使用了Python编程语言，并在Jupyter笔记本中创建了它。在此项目中，我使用OpenCV，Tensorflow，Keras，Mobilenet V2，Haarcascade和DataSet。对于数据集，我将其放在Kaggle中，并通过Google Colab培训了数据。

实时实体分类系统，可检测和分类视频流中的人和宠物。由增强的MobilenetV2和MobilenetV3细分构建，以实时性能在消费者硬件上进行优化。在Python中与Pytorch一起在人工智能课程的Jupyter笔记本中开发（第二学期，第二年）。

本笔记本由现场直播的代码练习，“主题为“ Applied AI课程（AppliedaIcourse.com）进行的AI和机器学习的线性代数基础知识”。

迷宫 – 援助问题存储库包含一个jupyter笔记本详细列出使用算法解决迷宫导航问题的策略。该项目展示了搜索技术在人工智能中的应用，以通过复杂的迷宫找到道路，使其成为对AI感兴趣的学生和研究人员的教育工具。

关于人工智能的笔记本和练习的纲要，包括神经网络，深度学习，机器学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉和其他进步领域等各种主题。

在此笔记本中，我将使用Pytorch构建一个角色级别的LSTM。网络将通过字符在某些文本上训练字符，然后通过字符生成新的文本字符。例如，我将在安娜·卡雷纳（Anna Karenina）上训练。该模型将能够根据书中的文本生成新文本！

该GitHub存储库托管了本论文的一部分开发的笔记本和工具，以使MICCAI 2023会议的数据提取，处理和分析自动化，并有助于系统审查，并为该重要领域的进一步研究提供了结构化的基础。

读书文件文件是有关该主题的文章。实验笔记本读取简短的电影评论并生成具有比例的袋子，并训练模型以预测实例级别的值。该实验使用较少的数据以易于使用和理解。

该项目展示了使用完全连接的神经网络（FCNN）进行天气预测的完整管道。该项目使用Jupyter笔记本在Python中实施，并且涵盖了数据加载，预处理，模型培训和性能评估。

✭Magnetron™✭：这是一本Google Colab/Jupyter笔记本，用于在使用人工智能2.0™时（人工智能2.0™是Magnetron™技术的一部分）。