人工智能與語言加工

本書為十四五高等職業(yè)教育新形態(tài)一體化教材之一,通過貼近生活的挑橘子一例引出機器學習的概念,并展開介紹了機器學習的完整流程、算法分類以及常用工具等。本書以項目任務的組織方式,以通俗的情境作為項目導入,制定明確的項目目標,以算法的基本原理為知識導入,然后開始項目實施環(huán)節(jié),以多個實訓任務分別練習算法在解決回歸、分類或聚類問題

本書是中英文雙語教材,首先通過介紹線性回歸了解機器學習中的數(shù)據(jù)集、歸一化、損失函數(shù)、梯度下降函數(shù)等基礎知識,在此基礎上通過多個典型案例,詳細分析了邏輯回歸、決策樹、聚類、支持向量機等機器學習算法的實現(xiàn)流程和相關知識,并融入國家職業(yè)技能標準“人工智能訓練師”和“大數(shù)據(jù)應用開發(fā)”1+X證書等相關內(nèi)容,具有較強的實踐指導意義

本書從祖先的“仿生”入手，到機器“仿人”，到人工智能技術(shù)在人們生活中的應用，集科技與生活于一書，分為八個話題，圖文并茂地向讀者介紹以“靈性”為核心的“人工智能”基礎科學知識，講述作為世界第一梯隊的中國科技工作者在人工智能領域取得偉大成就背后的故事。本書主要講述民用人工智能技術(shù)的基本情況，能夠激發(fā)讀者的閱讀興趣，引領讀者

本書主要討論機器學習、神經(jīng)形態(tài)計算和神經(jīng)網(wǎng)絡的理論及應用，專注于機器學習加速器和硬件開發(fā)。本書從傳統(tǒng)的微處理架構(gòu)發(fā)展歷程入手，介紹在后摩爾定律和后丹納德微縮定律下，新型架構(gòu)的發(fā)展趨勢和影響執(zhí)行性能的各類衡量指標。然后從應用領域、ASIC和特定領域架構(gòu)三個角度展示了設計特定的硬件實現(xiàn)所需考慮的諸多因素。接著結(jié)合機器學習開

為了適應和持續(xù)推動人工智能學科和多學科交叉領域的新發(fā)展，本書遵循“理論化—典型化—應用化”的思路，秉持以理論學習和工程應用為主要背景論述深度學習基礎理論、方法和應用的宗旨，結(jié)合團隊多年領域研究和課堂教學實踐，從深度神經(jīng)網(wǎng)絡的核心結(jié)構(gòu)和原理出發(fā)，闡述了典型神經(jīng)網(wǎng)絡及其實際應用。 全書分為四部分，共16章。其中，深度學習

本書從人工智能這一顛覆性技術(shù)的前世今生說起，對我國人工智能發(fā)展歷程、人工智能應用領域以及人工智能對社會經(jīng)濟的影響進行了梳理，深入探討了人工智能背景下實體經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)工人、技術(shù)技能、職業(yè)教育等相關領域交叉融合的關系以及面臨的挑戰(zhàn)與對策，提出了智能化進程中技術(shù)技能、職業(yè)教育與產(chǎn)業(yè)工人的發(fā)展互動路徑。 全書共七章，具體為：人

深度學習技術(shù)作為人工智能領域的一門新興技術(shù)，已成為人工智能科研領域、企業(yè)應用領域中常用的一門技術(shù)。本教材由神經(jīng)網(wǎng)絡基本訓練規(guī)則、感知器、BP網(wǎng)絡作為基礎，講述神經(jīng)網(wǎng)絡基礎訓練方法。并通過自編碼器網(wǎng)絡，將淺層網(wǎng)絡過度到深度神經(jīng)網(wǎng)絡部分，詳細講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理及訓練方法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測算

本書聚焦深度學習算法的基礎理論和核心算法，全面系統(tǒng)地論述深度學習的基礎理論，兼顧人工智能數(shù)學基礎知識與領域**原創(chuàng)基礎理論，構(gòu)建脈絡清晰的人工智能理論體系。本書首先介紹了深度學習的相關數(shù)學基礎，主要包括線性代數(shù)、概率論、信息論三部分；緊接著系統(tǒng)地介紹了深度學習的重點內(nèi)容，主要分為五方面，即深度學習的逼近理論，深度學習的

本書共8章，包括緒論、知識表示、搜索算法、推理技術(shù)、專家系統(tǒng)、機器學習、規(guī)劃系統(tǒng)以及Agent系統(tǒng)，全面系統(tǒng)地介紹了人工智能的發(fā)展、表示方法以及經(jīng)典算法等內(nèi)容。具體包括：人工智能的定義和發(fā)展、人類智能與人工智能、人工智能的學派及其爭論等。