本书介绍深度学习领域先进的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用，包括语音识别和理解、对话系统、语义分析、句法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和基于图像的自然语言生成。本书对深度学习时代自然语言处理领域的不同研究前沿进行了概括与分析，还列举了深度学习与自然语言处理领域中交叉的技术性术语以及常用的首字母缩略词。在深度学习的基础上，本书使用深度学习的方法对自然语言处理领域内的问题进行研究，对自然语言处理领域中的机器阅读理解、人机对话和知识图谱方向进行深入研究，提出解决

本书知识全面、实用,共10章,内容包括深度学习数学基础,深度学习基础模型(全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等)和实现,多场景多领域最佳实践,模型优化、加速与部署等。

本书的编程语言以Python为主,详细介绍了人工智能算法主流类别,从常见的特征处理算法出发,介绍了回归算法、基于实例的算法、树方法、神经网络、自然语言处理、社会网络、群粒子算法、推荐算法。本书针对每一个大类算法都介绍了该门类下的几个经典算法,并运用常见算法库以代码实现为目的,以商业分析、金融投资、科研辅助、工程优化等案例为对象,逐步讲解每一个算法的实现和在案例分析中的运用,涉及案例均可扫码实时观看。

本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化

机器学习是人工智能的一个方向。它是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、矩阵论、神经网络、计算机等多门学科。其目标是使用计算机模拟或实现人类学习活动，从现有大量的数据中学习，利用经验不断改善系统性能。机器学习步骤一般分为获取数据、数据预处理、建立模型、模型评估和预测。本书共6章。第1章节主要介绍机器学习的基本概念及其发展史、机器学习分类、常见机器学习算法及其特点；第2章搭建机器学习开发环境，主要包括anaconda\pycharm\python软件的安装及使用，以及常见机器学习库的介绍和安装使

本书阐释了人工智能（AI）的独特之处，它可能导致哪些法律和道德问题，以及我们如何解决这些问题。它认为AI与先前其他的任何技术都有不同，因为它能够独立且不可预测地做出决策。这引发了三个问题：责任——如果AI造成伤害，谁来负责；权利——赋予AI法律人格的道德争议和务实理由；以及围绕人工智能决策的伦理规范。该书建议，为了解决这些问题，我们需要跨行业和国际层面制定新的制度和法规。本书包含对复杂主题的清晰解释，将会吸引不同学科的受众，无论是对法律、政治和哲学感兴趣的人士，还是对计算机编程、工程和神经科学感

本书是近年来作者对混合智能系统研究成果及经验的总结。本书界定了混合智能系统的研究范围和研究层次，给出了混合智能系统的概念。以设计科学的思想为基础，以基于案例推理的混合智能系统技术选择为核心，依据“从定性到定量综合集成研讨厅”的基本思想，提出了基于案例推理的混合智能系统构造方法。在对串型混合智能系统、并型混合智能系统、反馈型混合智能系统、内嵌型混合智能系统、混联型混合智能系统的应用特点进行分析的基础上，对基于案例推理的混合智能系统构造方法进行了实证研究，并将混合智能系统引入商务智能的应用中。最后对

本书重点分析非线性时滞系统的迭代学习控制方案设计及其稳定性分析问题。内容包括：不确定时变参数化非线性时滞系统迭代学习控制、非参数化非线性时滞系统迭代学习控制、控制方向未知的非线性时滞系统迭代学习控制、基于观测器的非线性时滞系统迭代学习控制、机械臂系统自适应迭代学习控制等。

本书从图划分的视角系统介绍基于图论的机器学习方法，包括机器学习中的三类基本学习问题：无监督、半监督和监督学习问题，同时考虑协同正则化、多重正则化和路径传播对基于图论的学习方法进行了拓展。通过大量的实验验证，本书提供的方法合理有效，算法效率显著提高。

本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最快捷的办法还是带着机器学习的具体问题来掌握背后的数学原理。因为线性代数和概率理论使用较多,本书在最后