人工智能与语言加工

本书为十四五高等职业教育新形态一体化教材之一,通过贴近生活的挑橘子一例引出机器学习的概念,并展开介绍了机器学习的完整流程、算法分类以及常用工具等。本书以项目任务的组织方式,以通俗的情境作为项目导入,制定明确的项目目标,以算法的基本原理为知识导入,然后开始项目实施环节,以多个实训任务分别练习算法在解决回归、分类或聚类问题

本书是中英文双语教材,首先通过介绍线性回归了解机器学习中的数据集、归一化、损失函数、梯度下降函数等基础知识,在此基础上通过多个典型案例,详细分析了逻辑回归、决策树、聚类、支持向量机等机器学习算法的实现流程和相关知识,并融入国家职业技能标准“人工智能训练师”和“大数据应用开发”1+X证书等相关内容,具有较强的实践指导意义

本书从祖先的“仿生”入手，到机器“仿人”，到人工智能技术在人们生活中的应用，集科技与生活于一书，分为八个话题，图文并茂地向读者介绍以“灵性”为核心的“人工智能”基础科学知识，讲述作为世界第一梯队的中国科技工作者在人工智能领域取得伟大成就背后的故事。本书主要讲述民用人工智能技术的基本情况，能够激发读者的阅读兴趣，引领读者

本书主要讨论机器学习、神经形态计算和神经网络的理论及应用，专注于机器学习加速器和硬件开发。本书从传统的微处理架构发展历程入手，介绍在后摩尔定律和后丹纳德微缩定律下，新型架构的发展趋势和影响执行性能的各类衡量指标。然后从应用领域、ASIC和特定领域架构三个角度展示了设计特定的硬件实现所需考虑的诸多因素。接着结合机器学习开

近年来，机器学习问题及应用日益受到重视，相关问题的数学本质是数学优化模型。本书主要介绍目前机器学习领域常用的优化算法与实现、算法的收敛性及应用。内容主要包括绪论（优化理论基础、机器学习的常用优化模型介绍）、机器学习的凸优化模型的求解算法、机器学习的非凸优化模型的求解算法、机器学习的其他特殊模型（DC规划、双层规划等）的

为了适应和持续推动人工智能学科和多学科交叉领域的新发展，本书遵循“理论化—典型化—应用化”的思路，秉持以理论学习和工程应用为主要背景论述深度学习基础理论、方法和应用的宗旨，结合团队多年领域研究和课堂教学实践，从深度神经网络的核心结构和原理出发，阐述了典型神经网络及其实际应用。 全书分为四部分，共16章。其中，深度学习

本书从人工智能这一颠覆性技术的前世今生说起，对我国人工智能发展历程、人工智能应用领域以及人工智能对社会经济的影响进行了梳理，深入探讨了人工智能背景下实体经济、产业工人、技术技能、职业教育等相关领域交叉融合的关系以及面临的挑战与对策，提出了智能化进程中技术技能、职业教育与产业工人的发展互动路径。 全书共七章，具体为：人

深度学习技术作为人工智能领域的一门新兴技术，已成为人工智能科研领域、企业应用领域中常用的一门技术。本教材由神经网络基本训练规则、感知器、BP网络作为基础，讲述神经网络基础训练方法。并通过自编码器网络，将浅层网络过度到深度神经网络部分，详细讲解卷积神经网络原理及训练方法、卷积神经网络的发展以及基于卷积神经网络的目标检测算

本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，全面系统地论述深度学习的基础理论，兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分；紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容，主要分为五方面，即深度学习的逼近理论，深度学习的