郑州高云悬磁捕鱼机

本書從智能終端面臨的安全威脅和安全需求說起，分層次的歸納了智能終端面臨的安全威脅和安全需求，并分別講述了終端硬件、系統(tǒng)內(nèi)核、國產(chǎn)智能終端操作系統(tǒng)、應(yīng)用和應(yīng)用商店等各個(gè)層面的安全技術(shù)和實(shí)施策略，從終端、終端產(chǎn)品、云端、標(biāo)準(zhǔn)化工作等層面總結(jié)并提出終端信息安全解決參考方案。本書內(nèi)容涉及終端信息安全的各個(gè)方面，可以為終端安全產(chǎn)品規(guī)劃部署提供有益參考，對構(gòu)建完善的終端安全體系具有重要意義，適合于安全行業(yè)人員、運(yùn)營商及通信業(yè)內(nèi)人士，以及希望了解更多終端信息安全知識的從業(yè)者參考閱讀。

·6.9萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)中的加速一階優(yōu)化算法

機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于從數(shù)據(jù)中建立預(yù)測或描述模型，以提升機(jī)器解決問題能力的學(xué)科。在建立模型后，需要采用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法來求解模型的參數(shù)，因此優(yōu)化算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。但是傳統(tǒng)的優(yōu)化算法并不完全適用于機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)橥ǔ碚f機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)維度很高或涉及的樣本數(shù)巨大，這使得一階優(yōu)化算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中占據(jù)主流地位。本書概述了機(jī)器學(xué)習(xí)中加速一階優(yōu)化算法的新進(jìn)展。書中介紹了各種情形下的加速一階優(yōu)化算法，包括確定性和隨機(jī)性的算法、同步和異步的算法，以求解帶約束的問題和無約束的問題、凸問題和非凸問題，對算法思想進(jìn)行了深入的解讀，并對其收斂速度提供了詳細(xì)的證明。本書面向的讀者對象是機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化領(lǐng)域的研究人員，包括人工智能、信號處理及應(yīng)用數(shù)學(xué)特別是計(jì)算數(shù)學(xué)專業(yè)高年級本科生、研究生，以及從事人工智能、信號處理領(lǐng)域產(chǎn)品研發(fā)的工程師。

·6.9萬字

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智能簡史：從大爆炸到元宇宙

本書系統(tǒng)講述智能現(xiàn)象的簡要?dú)v史。全書共分為10章。第1章介紹本書的寫作背景、對智能的不同定義、圍繞智能現(xiàn)象的問題、本書對智能現(xiàn)象的新假說；第2章介紹宇宙從無到有的過程、不安分的宇宙、改變以穩(wěn)定宇宙；第3章介紹物理學(xué)中的智能現(xiàn)象、重力智能、重力和暗能量、最小作用量原則、量子隱形傳態(tài)；第4章介紹化學(xué)的簡要發(fā)展歷程、耗散結(jié)構(gòu)、熵增等產(chǎn)生；第5章介紹生物學(xué)中的智能現(xiàn)象、生命的定義、生命為什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、動物中的智能；第6章介紹大腦中的新皮質(zhì)結(jié)構(gòu)、人類特殊的思維方式、關(guān)于大腦的理論、信息過載與信息繭房；第7章介紹1950年以前的智能機(jī)器、人工智能的誕生、符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義、學(xué)派之爭與統(tǒng)一、通用人工智能、智能的本質(zhì)和智能科學(xué)；第8章回顧人類科技?xì)v史中涉及的幾個(gè)重要因素，介紹促進(jìn)宇宙穩(wěn)定的技術(shù)發(fā)明、物質(zhì)網(wǎng)聯(lián)、能源網(wǎng)聯(lián)、信息網(wǎng)聯(lián)、獲取智能、基于智能網(wǎng)聯(lián)的自動駕駛、基于智能網(wǎng)聯(lián)的集體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、對智能的數(shù)學(xué)建模；第9章介紹元宇宙的背景、元宇宙的概念與特征、元宇宙涉及的主要技術(shù)、元宇宙的演進(jìn)；第10章給出了本書的總結(jié)與未來展望。本書是科普讀物，也可以作為人工智能學(xué)習(xí)、研究、開發(fā)的參考用書。

·6.9萬字

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深度學(xué)習(xí)案例精粹：基于TensorFlow與Keras

本書以實(shí)戰(zhàn)為主，通過豐富的實(shí)戰(zhàn)案例向讀者介紹深度學(xué)習(xí)可應(yīng)用和落地的項(xiàng)目，書中所有案例都基于Python+TensorFlow2.5+Keras技術(shù)，可用于深度學(xué)習(xí)課程的實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練。本書配套示例源碼、PPT課件、思維導(dǎo)圖、數(shù)據(jù)集、開發(fā)環(huán)境與答疑服務(wù)。全書共分11章。第1章講解深度學(xué)習(xí)的概念、流程、應(yīng)用場景、模型分類和框架選擇，第2~11章列舉深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例，包括手寫體識別、數(shù)據(jù)集分類、情感分類、文本情感分類、編碼器、漢字拼音轉(zhuǎn)換、中文文本分類、多標(biāo)簽文本分類、人臉檢測、人臉識別、語音漢字轉(zhuǎn)換。本書內(nèi)容詳盡、案例豐富，是深度學(xué)習(xí)初學(xué)者必備的參考書，適合有基礎(chǔ)、亟待提升自己技術(shù)水平的人工智能從業(yè)人員，也可作為高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)人工智能及相關(guān)專業(yè)的教材使用。

·6.8萬字

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人工智能開發(fā)語言：Python

本書以淺顯易懂的語言對Python進(jìn)行了全面系統(tǒng)的介紹，采用范例加圖解的形式講解，讀者可輕松閱讀。全書主要內(nèi)容包括Python語言的基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、函數(shù)、類、對象以及常用的標(biāo)準(zhǔn)功能模塊，最后以實(shí)例的形式介紹了開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用所需的知識及相應(yīng)的功能模塊。本書適合有志于從事機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)開發(fā)的人員或愛好者，也可作為相關(guān)專業(yè)的教材。

·6.8萬字

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Sora AI視頻生成、案例解析與場景應(yīng)用

本書通過81個(gè)官方案例解析、120個(gè)知識點(diǎn)梳理，深入淺出介紹了Sora的技術(shù)原理、特色功能、創(chuàng)新之處、優(yōu)勢特點(diǎn)、文案工具、腳本創(chuàng)作、提示詞技巧、繪畫工具、創(chuàng)意應(yīng)用、變現(xiàn)方式等，幫助讀者一本書全面精通Sora的AI視頻生成技術(shù)。10大專題內(nèi)容、108分鐘視頻，手機(jī)掃碼可看精華內(nèi)容，同時(shí)贈送了9大超值資源：74組AI繪畫提示詞、104個(gè)效果文件、165頁P(yáng)PT課件、31集《AI攝影》教學(xué)視頻、40集《AI辦公》教學(xué)視頻、58集《AI助手》教學(xué)視頻、12000多組AI繪畫與短視頻提示詞等，幫助讀者輕松學(xué)會人像、動物、電影、動畫、城市、建筑等多種題材的AI視頻效果制作。本書適合的人群：一是對AI繪畫、AI短視頻制作感興趣的讀者，二是短視頻內(nèi)容創(chuàng)作者或行業(yè)工作者。本書也可作為視頻相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、職業(yè)院校的參考教材。

·6.8萬字

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統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)必學(xué)的十個(gè)問題：理論與實(shí)踐

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，本書兼顧了數(shù)學(xué)上的理論和代碼實(shí)踐，內(nèi)容主要包括基礎(chǔ)知識和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型。第1章、第2章結(jié)合VC維介紹過擬合的本質(zhì)，并介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發(fā)經(jīng)過概率統(tǒng)計(jì)的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論不依賴于假設(shè)分布的非參數(shù)模型；第6章介紹將核方法作為一種非線性拓展的技巧，介紹如何將該方法應(yīng)用到很多算法中，并引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機(jī)器學(xué)習(xí)的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災(zāi)難問題，并且不同于單純的特征選擇；第10章討論不依賴于獨(dú)立同分布假設(shè)的時(shí)間序列算法。

·6.7萬字

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MindSpore大語言模型實(shí)戰(zhàn)

隨著ChatGPT等大語言模型的迅速發(fā)展，大語言模型已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域發(fā)展的快車道，不同領(lǐng)域涌現(xiàn)出各種強(qiáng)大的新模型。開發(fā)者想要獨(dú)立構(gòu)建、部署符合自身需求的大語言模型，需要理解大語言模型的實(shí)現(xiàn)框架和基本原理。本書梳理大語言模型的發(fā)展，首先介紹Transformer模型的基本原理、結(jié)構(gòu)和模塊及在NLP任務(wù)中的應(yīng)用；然后介紹由只編碼（Encoder-Only）到只解碼（Decoder-Only）的技術(shù)路線發(fā)展過程中對應(yīng)的BERT、GPT等大語言模型；接下來介紹大語言模型在部署、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)過程中涉及的各種關(guān)鍵技術(shù)，如自動并行、預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)、RLHF等，并提供相應(yīng)的實(shí)踐指導(dǎo)；最后以開源大語言模型BLOOM和LLaMA為樣例，介紹其架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)過程，幫助讀者理解并構(gòu)建、部署自己的大語言模型。本書還提供了基于MindSpore框架的豐富樣例代碼。本書適合人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、自動化等專業(yè)的本科生和研究生閱讀，同時(shí)也為從事大語言模型相關(guān)工作的軟件開發(fā)工程師和科研人員提供翔實(shí)的參考資料。

·6.6萬字

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焊接機(jī)器人基本操作及應(yīng)用

本教材內(nèi)容針對于松下機(jī)器人YA-1NC/YA—1PC/YA—1QC/YA—1RC/YA—1SC系列(機(jī)器人本體：VR2/TA/TB、控制裝置：WG/G2/GXP)，圍繞著從認(rèn)識到熟練操作機(jī)器人為目的，結(jié)合CO2/MAG弧焊機(jī)器人的應(yīng)用這一主題，通過各類圖片、圖表等資料，對機(jī)器人的基本概況、編程方法與焊接應(yīng)用進(jìn)行了較為全面的講解。

·6.6萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本書是一本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐進(jìn)階指南，適合對AI和深度學(xué)習(xí)感興趣并且想進(jìn)一步提高技能的讀者閱讀。本書從機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用和高級機(jī)器學(xué)習(xí)這三個(gè)方面入手，結(jié)合算法理論、代碼實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用場景，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的新動向和新技術(shù)。本書分為三部分：第1部分網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)入門，主要介紹了人工智能歷史、機(jī)器學(xué)習(xí)概述和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)；第二部分，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，主要是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像處理、文本挖掘、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、利用遷移學(xué)習(xí)重用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第三部分，高級應(yīng)用領(lǐng)域，主要介紹對生成對抗網(wǎng)絡(luò)、自動編碼器、損失函數(shù)、深度信度網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本定義等。

·6.6萬字

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自然語言表示學(xué)習(xí)：文本語義向量化表示研究與應(yīng)用

文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計(jì)算機(jī)可處理的、蘊(yùn)含語義特征的向量的過程。在人工智能領(lǐng)域中，語義表示學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器理解自然語言的第一步，是機(jī)器處理文本數(shù)據(jù)和完成各種自然語言處理任務(wù)的基礎(chǔ)，其性能的優(yōu)劣直接影響下游任務(wù)的效果。因此，語義表示學(xué)習(xí)具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本文梳理了文本語義向量化表示的基礎(chǔ)理論，詳細(xì)介紹了分布式表示方式、融合知識表示方法、任務(wù)導(dǎo)向的表示方法和預(yù)訓(xùn)練語言模型等典型方法，并以機(jī)器閱讀理解任務(wù)為例，介紹了文本語義向量化表示在自然語言處理領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。最后本文對文本語言向量化表示進(jìn)行了總結(jié)和未來研究方向展望。

·6.5萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)：Python實(shí)踐

本書系統(tǒng)地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識，以及在實(shí)際項(xiàng)目中使用機(jī)器學(xué)習(xí)的基本步驟和方法；詳細(xì)地介紹了在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析時(shí)怎樣選擇合適的算法，以及建立模型并優(yōu)化等方法，通過不同的例子展示了機(jī)器學(xué)習(xí)在具體項(xiàng)目中的應(yīng)用和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，是一本非常好的機(jī)器學(xué)習(xí)入門和實(shí)踐的書籍。不同于很多講解機(jī)器學(xué)習(xí)的書籍，本書以實(shí)踐為導(dǎo)向，使用scikit-learn作為編程框架，強(qiáng)調(diào)簡單、快速地建立模型，解決實(shí)際項(xiàng)目問題。讀者通過對本書的學(xué)習(xí)，可以迅速上手實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題。

·6.4萬字

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Linux人工智能開發(fā)實(shí)例

本書是一本介紹Linux知識和應(yīng)用技術(shù)的書籍，包含嵌入式Linux系統(tǒng)概述和6個(gè)典型案例：音頻分析系統(tǒng)Linux開發(fā)案例、城市環(huán)境采集Linux開發(fā)案例、網(wǎng)絡(luò)視頻安防監(jiān)控系統(tǒng)Linux開發(fā)案例、智能家居網(wǎng)關(guān)Linux開發(fā)案例、智能車牌識別Linux開發(fā)案例和AI人臉智能識別Linux開發(fā)案例。本書深入淺出地介紹了Linux知識和相關(guān)理論，以及相關(guān)領(lǐng)域的案例開發(fā)實(shí)踐，將理論學(xué)習(xí)與實(shí)踐結(jié)合起來。每個(gè)案例均附上完整的開發(fā)代碼和配套PPT，讀者可以在源代碼的基礎(chǔ)上快速進(jìn)行二次開發(fā)。本書既可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教材或教學(xué)參考書，也可供相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員查閱，還可供人工智能開發(fā)、嵌入式系統(tǒng)開發(fā)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)開發(fā)愛好者閱讀。

·6.3萬字

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駕馭ChatGPT：學(xué)會使用提示詞

本書主要介紹了ChatGPT和AI作畫提示詞的寫作技術(shù)，不僅包括如何利用角色扮演、具體翔實(shí)和舉例提示等原則寫出高效、有趣的提示詞，如何將提示詞應(yīng)用于提升效率、創(chuàng)意思考和加速學(xué)習(xí)，還包括思維鏈技術(shù)、工具調(diào)用、程序調(diào)用、使用LangChain庫構(gòu)建應(yīng)用等進(jìn)階內(nèi)容。本書有大量應(yīng)用示例，可讀性極強(qiáng)，適合對自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等領(lǐng)域感興趣的讀者閱讀。無論是初學(xué)者還是從業(yè)者，都能通過本書全面了解和深入掌握ChatGPT和AI作畫提示詞。

·6.3萬字

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樹莓派創(chuàng)客：手把手教你搭建機(jī)器人

本書遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進(jìn)地介紹使用樹莓派玩轉(zhuǎn)機(jī)器人的必備軟硬件知識與技術(shù)。全書共8章，第1~4章為樹莓派入門部分，主要介紹樹莓派軟硬件、Scratch和Python編程語言以及各種傳感器的使用，并提供豐富的操作案例，方便讀者輕松構(gòu)建樹莓派項(xiàng)目。本部分學(xué)會之后，讀者基本上可以掌握使用樹莓派軟硬件與第三方軟硬件協(xié)同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個(gè)簡單的用于巡線且自動跟隨和停止的機(jī)器無人車。第5~8章為提高部分，本部分深入地介紹樹莓派的各種高級玩法，還將介紹更多、更加智能的第三方軟硬件，比如近年來火熱的人工智能系列傳感器以及機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS的使用，同時(shí)兼顧PC和手機(jī)操作，為讀者玩轉(zhuǎn)機(jī)器人提供更多的趣味場景。本書的特點(diǎn)是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強(qiáng)，適合對樹莓派及機(jī)器人感興趣的各類讀者閱讀。

·6.3萬字

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昆侖子牙練AI：人工智能從開發(fā)到實(shí)戰(zhàn)

本書面向青少年讀者，圍繞人工智能技術(shù)的特色和應(yīng)用，以姜子牙的經(jīng)典故事為主線，介紹人工智能的相關(guān)概念和以及Python編程、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、文本分析、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)。同時(shí)，通過用一個(gè)個(gè)小故事引出問題情境，引導(dǎo)讀者們在解決問題的過程中理解理論知識，掌握關(guān)鍵技術(shù)，提升實(shí)踐能力。本書風(fēng)趣幽默、深入淺出，并融入了典型人工智能領(lǐng)域問題，既可以作為對人工智能感興趣的青少年作為入門讀物，也可以作為從事青少年信息技術(shù)教學(xué)的教師參考書。

·6.2萬字

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Python元學(xué)習(xí)：通用人工智能的實(shí)現(xiàn)

元學(xué)習(xí)是當(dāng)今人工智能研究的熱門領(lǐng)域之一，被視為實(shí)現(xiàn)通用人工智能的基礎(chǔ)。本書介紹元學(xué)習(xí)及其原理，講解各種單樣本學(xué)習(xí)算法，例如孿生網(wǎng)絡(luò)、原型網(wǎng)絡(luò)、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和記憶增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)，并在基于Python的TensorFlow與Keras中實(shí)現(xiàn)它們。讀者能夠從本書中了解先進(jìn)的元學(xué)習(xí)算法，如模型無關(guān)元學(xué)習(xí)、Reptile和元學(xué)習(xí)的上下文適應(yīng)。此外，本書還探索如何使用元隨機(jī)梯度下降法來快速學(xué)習(xí)，以及如何使用元學(xué)習(xí)來進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)。本書適合機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者、人工智能研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家閱讀。

·6萬字

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AI源碼解讀：數(shù)字圖像處理案例（Python版）

本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計(jì)基于RNN的模型算法，并給出了具體實(shí)現(xiàn)，算法流程及Python代碼實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個(gè)案例，基于Python的具體實(shí)現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實(shí)用，深入淺出，易學(xué)易用。本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計(jì)基于RNN的模型算法，并給出了具體實(shí)現(xiàn)，算法流程及Python代碼實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個(gè)案例，基于Python的具體實(shí)現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實(shí)用，深入淺出，易學(xué)易用。

·6萬字

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AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

這是一本講解NPU硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)與技術(shù)實(shí)現(xiàn)的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領(lǐng)域15年的軟硬件工作經(jīng)驗(yàn)融會貫通，將四代NPU架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)融為一體，將端側(cè)和云側(cè)NPU架構(gòu)合二為一，總結(jié)并提煉出本書內(nèi)容。本書主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件層面，尤其是芯片設(shè)計(jì)層面的內(nèi)容，主要包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的設(shè)計(jì)以及具體實(shí)現(xiàn)技術(shù)。通過閱讀本書，讀者可以深入了解主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，掌握如何從零開始設(shè)計(jì)一個(gè)能用、好用的產(chǎn)品級加速器。通過閱讀本書，你將：透徹理解與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)；學(xué)會主流圖像處理領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)；掌握加速器運(yùn)算子系統(tǒng)和存儲子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；摸清加速器設(shè)計(jì)中遇到的具體問題及其解決方法；了解NPU架構(gòu)需要考慮的控制通路和數(shù)據(jù)通路。

·6萬字

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自然語言處理應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)

本書系統(tǒng)介紹了自然語言處理及深度學(xué)習(xí)，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景和綜合案例，深入淺出地講解自然語言處理領(lǐng)域的相關(guān)知識。全書共15章，分為4個(gè)部分。第1部分是自然語言處理基礎(chǔ)，首先介紹自然語言處理的相關(guān)概念和基本技能，然后介紹詞向量技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方法，最后介紹關(guān)鍵詞提取技術(shù)。第2部分是自然語言處理核心技術(shù)，分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram語言模型、PyTorch深度學(xué)習(xí)框架、FastText模型文本分類和基于深度學(xué)習(xí)的文本分類。第3部分是序列標(biāo)注，介紹序列標(biāo)注的具體應(yīng)用，如HMM詞性標(biāo)注和HMM命名實(shí)體識別等常見的自然語言處理應(yīng)用場景。第4部分是預(yù)訓(xùn)練模型，它在很大程度上促進(jìn)了自然語言處理的發(fā)展，這部分內(nèi)容關(guān)注預(yù)訓(xùn)練模型的具體應(yīng)用，如ALBERT的命名實(shí)體識別、Transformer的文本分類、BERT的文本相似度計(jì)算、ERNIE的情感分析等。本書適合對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理感興趣的讀者閱讀，也可以作為應(yīng)用型本科院校和高等職業(yè)院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材。

·6萬字

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