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使用复发神经网络（RNN）
在本文中，我们使用复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）结合了多个门控复发单元（GRUS），长期短期记忆（LSTM）和Adam Optimizer来开发用于心脏病预测的新的混合学习模型。该提出的模型的出色精度为98.6876％。该提出的模型是GRU和RNNS模型的混合体。该模型是在Python 3.7中开发的，通过整合与Keras和Tensorflow一起工作的多个GRU和RNN作为深度学习过程的后端，并得到各种Python库的支持。使用RNN的最新模型可实现98.23％的精度，而深神经网络（DNN）的精度达到了98.5％。由于神经网络的复杂设计，在神经网络模型中具有冗余性的大量神经元以及克利夫兰不平衡的数据集，现有模型的常见缺点是准确性较差。实验，结果表明，使用RNN的拟议模型和几个具有合成少数族裔过采样技术（SMOTE）的GRU达到了最高水平的性能。完成了。这是他使用Cleveland数据集的RNN最准确的结果，并且显示出对患者心脏病的早期预测的希望。
CSE4288机器学习简介
•从数据中学习，Yaser S. Abu-Mostafa，Malik Magdon-Ismail，Hsuan-Tien Lin，2012年。（书籍网页：http：//work.caltech.edu/textbook.html）•使用Scikit-Learn，keras和Tensorflow的动手机器学习：构建智能系统的概念，工具和技术•机器学习的第一门课程，第2版，西蒙·罗杰斯（Simon Rogers），马克·吉罗拉米（Mark Girolami），CRC出版社，2017年。ISBN-13：978-1-4987-3856-9•机器学习精致，第2版，Jeremy Watt，Reza Borhani，Aggelos K. K. K. K. Katsaggelos，Cambridge University Press，2020（在线提供：https：//ciml.info）•机器学习，汤姆·米切尔（Tom Mitchell）。（http://www.cs.cmu.edu/af/afs/cs.cmu.edu/user/user/mitchell/mitchell/ftp/ftp/ftp/mlbook.html）•机器学习简介，EthemAlpaydın，第3版，第3版，MIT Press，2015年。•模式分类，第2版，R。O。Duda，P。E。Heart，D。G。Stork，Wiley，Wiley，2000。•深度学习，伊恩·古德法罗（Ian Goodfellow），Yoshua Bengio，亚伦·库维尔（Aaron Courville），麻省理工学院出版社，2016年。（在线提供：https：//www.deeplearningbook.org/）
FIS 338：《电影观众的未来指南》
•实用的，动手的经验：与真实数据集一起从事动手项目，使您可以练习并完善自己在开发，部署和评估机器学习模型方面的技能。您将使用流行的工具和图书馆，例如Scikit-Learn，Tensorflow和Keras，以获得实践经验。•需求技巧：掌握机器学习技术在当今的就业市场中受到了极大的追捧。您是否打算从事医疗保健，金融，技术或其他部门的工作，这些技能对于数据科学家，机器学习工程师和AI专家等角色至关重要。•解决问题的专业知识：开发一种结构化方法来使用数据识别和解决问题。本课程增强了您进行批判性和分析性思考的能力，这些技能对于应对现实世界中的挑战至关重要。•数据驱动的决策：学习如何收集，清洁和分析数据以支持您的决策。通过基于可靠数据的决定，您可以确保更可靠和有效的结果。•协作学习环境：参与模拟现实情况的小组项目和互动讨论。与同行的合作将为您准备在专业环境中的团队合作和沟通准备。一般课程学习目标第1部分：机器学习基础
具有物联网功能的心率传感器
摘要。本文介绍了一种基于深度学习的系统，用于实时面罩检测，旨在增强面具合规性至关重要的环境中的公共卫生监测。利用卷积神经网络（CNN）用Tensorflow和Keras构建，模型E ff e ff e ff将工具分类为戴面膜或不戴面膜的模型。数据预处理和八月技术提高了各种输入信息的鲁棒性，从而确保了高性能和概括性。在Google Colab上开发的，该系统利用基于云的资源进行E FFI CIENT模型培训和部署，从而消除了对当地大量硬件的需求。它支持实时图像分析，可扩展用于连续视频监视，使其适用于大规模应用。与Google Drive集成简化了数据管理，简化了更新和部署。该系统提供了一种可访问的解决方案，用于在公共空间中掩盖合规性监视，OFF的准确性，可扩展性和易于部署性。future工作将专注于通过掩码类型的多类分类，自动响应的IoT集成以及Edge设备部署以提高可访问性。该工具展示了AI在促进公共环境中的健康和安全方面的潜力。
11-741/11-441与图形的机器学习
●本课程分别列为11-741（研究生12个单位）和11-441（本科生的9个单位）。●11-741名学生必须完成所有5份家庭作业，并在期中和期末考试中回答所有问题。●11-441名学生必须在总共5个家庭作业（通过自己的选择）和70％的考试问题（通过自己的选择）中进行4分。如果本科生选择做更多的家庭作业，我们将在最终的HW分级中使用最优秀的4分。同样，如果本科生选择做更多的考试问题，我们将使用考试评分中70％最佳回答问题的分数。●详细的作业描述如下： - HW1。实施神经网络（CNN和RNN）进行二进制分类，并在Yelp评论数据集中使用单词嵌入，并使用TensorFlow或Keras等软件。> HW2。实现Yelp评论的多类分类的软马克斯逻辑回归，并通过损失函数的梯度推导。- HW3。实施Pagerank，个性化的Pagerank和查询敏感的Pagerank方法，用于网页流行度分析并评估其在Citeeval数据集中的检索性能。> HW4。实现图形神经网络（GNN）模型，用于SIMI监督节点分类，链接预测和图形分类。> HW5。知识图推理；带有transe的节点。
使用机器学习和实施的设计道路交通管制系统的研究将在Python
道路交通的复杂性和数量增加需要开发高级交通管制系统，以确保有效的交通流量并减少拥塞。本研究提出了一种新型的道路交通管制系统利用机器学习技术，并在Python进行了实施。该系统旨在优化流量信号时间，预测流量模式并实时管理动态的交通状况。机器学习模型，包括神经网络和加强学习算法，用于分析历史和实时的流量数据。这些模型可以预测交通量并优化信号控制策略，以最大程度地减少等待时间并提高整体交通效率。python及其可靠的库，例如Tensorflow，Keras和Scikit-Learn，用于模型开发，培训和部署。使用来自城市地区的现实世界流量数据来验证所提出的系统。关键的性能指标，例如平均等待时间，吞吐量和拥塞水平，以评估系统的有效性。初始结果表明，与传统的交通控制方法相比，交通流量和拥堵减少的减少显着改善。这项研究证明了将机器学习整合到交通管理系统中的潜力，为现代城市交通挑战提供了可扩展和自适应解决方案。Python中的实现展示了使用开源工具来开发智能交通控制系统的实用性和灵活性。未来的工作将集中于增强模型准确性，将系统扩展到较大的网络，并结合其他流量参数，以进行更全面的流量管理。
使用基于 CNN 的深度神经网络从 MR 图像预测脑肿瘤图像
在当今时代，通过查看大量磁共振成像 (MRI) 图像来亲自发现脑肿瘤是一个既极其耗时又容易出错的过程。它可能会阻止患者接受适当的医疗治疗。同样，由于涉及大量图像数据集，完成这项工作可能需要大量时间。由于正常组织和构成脑肿瘤的细胞之间存在惊人的视觉相似性，因此分割肿瘤区域的过程可能是一项艰巨的任务。因此，拥有一个极其准确的自动肿瘤检测系统是绝对必要的。在本文中，我们使用卷积神经网络 (CNN)、经典分类器和深度学习 (DL) 实现了一个在 2D MRI 扫描中自动检测和分割脑肿瘤的系统。为了充分训练算法，我们收集了大量具有各种肿瘤大小、位置、形式和图像强度的 MRI 图片。这项研究已使用支持向量机 (SVM) 分类器和几种不同的激活方法（softmax、RMSProp、sigmoid）进行了双重检查。由于“Python”是一种快速高效的编程语言，我们使用“TensorFlow”和“Keras”来开发我们提出的解决方案。在我们的工作过程中，CNN 能够达到 99.83% 的准确率，这优于迄今为止取得的结果。我们基于 CNN 的模型将帮助医疗专业人员在 MRI 扫描中准确检测脑肿瘤，这将显著提高患者的治疗率。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
附件列表的新AI程序列表
应用生成人工智能的专业文凭（包括下面列出的两个微观准则）将通过AI的基础进行指导，例如机器学习，深度学习和神经网络，然后再深入研究生成模型的创新领域，例如生成的对抗性网络，生成的对抗性网络，可变性自动范围，稳定的差异。参与者还将深入了解AI开发中的道德挑战，并学会开发具有道德考虑因素的AI系统。在本课程结束时，参与者将拥有实施AI解决方案并创建可以产生原始内容的生成AI模型的知识和技能。应用人工智能证书（可叠放在应用生成人工智能中的专业文凭的微观证书），该证书由以下模块组成：人工智能参与者的编程将配备使用Python的节目基础。学生将学习如何通过编码软件程序来解决问题。将涵盖有关软件结构，变量，选择和迭代构建体的基本原理。学生将能够创建软件来解决与AI相关的简单编程问题。机器学习基础知识将在机器学习中教授基本概念，并使用Scikit-Learn，Tensorflow和Keras等各种开源库，以使用Perceptron，K最近的邻居和神经网络来构建基本的机器学习应用程序。深度学习基础知识将引入与深度学习相关的关键主题。还将向学生介绍XGBoost和其他集合方法，以解决分类和回归问题。该模块将涵盖
使用恶意软件数据集探索机器学习和量子机学习的漏洞：比较分析
摘要 - 机器学习的新兴领域（ML）和量子机器学习（QML）在解决各个领域的复杂问题方面具有巨大的潜力。但是，在将这些系统部署在安全敏感的应用中时，它们对对抗性攻击的敏感性会引起人们的关注。在这项研究中，我们对ML和QML模型的脆弱性，特别是常规神经网络（NN）和量子神经网络（QNN）进行了比较分析，以使用恶意软件数据集进行对抗攻击。我们利用一个称为夹具的软件供应链攻击数据集，并为QNN和NN开发了两个不同的模型，并采用Pennylane实现了Quantylane，而Tensorflow和Keras进行了传统实现。我们的方法涉及通过将随机噪声引入数据集的一小部分来制作对抗样本，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能的影响。根据我们的观察结果，ML和QML模型均表现出对对抗攻击的脆弱性。与攻击后的NN相比，QNN的准确性降低了，但在精确和召回方面表现出更好的性能，表明在对抗条件下检测真正的阳性时的弹性更高。我们还发现，为一种模型类型制定的对抗样品会损害另一种模型的性能，从而强调了对强大的防御机制的需求。我们的研究是未来研究的基础，着重于增强ML和QML模型（尤其是QNN）的安全性和弹性，鉴于其最近的进步。面对对抗性攻击，将进行更广泛的实验，以更好地了解这两种模型的性能和鲁棒性。