语言智能处理一直是人工智能领域的重要研究方向之一。本书按照研究历程与现状、关键技术与方法、发展趋势与展望的基本脉络，重点介绍了语言智能处理中的语言模型与知识表示、语言分析技术、语言情感分类、自然语言生成技术、自动问答与人机对话、机器翻译、信息检索与信息推荐等主题。本书所描述的内容涉及人们日常生活中的真实应用场景，理论与

本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1~3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础；第4~7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技术；第8~9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用；第10~14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方

本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积

本书从神经网络的基础知识讲起，逐步深入到Python进阶实战，通过对各种实用的第三方库进行详细讲解与实战运用，让读者不但能够更加深入地了解神经网络，而且能够简单高效地搭建自己的神经网络，即使没有专业背景知识也能轻松入门神经网络。 本书分为11章，涵盖的主要内容有神经网络概述，神经网络基础知识，计算机程序的特点，神经网络

本书全面系统地讲解了深度学习相关的知识。全书共8章，内容包括深度学习简介及TensorFlow安装，神经网络基础、神经网络的TensorFlow实现、卷积神经网络基础、经典卷积神经网络（上）、经典卷积神经网络（下）、深度学习用于文本序列和深度学习实验项目等内容。 本书以知识体系为基础，以课堂案例为载体，采取理论与实践相

增强现实（AR）作为虚拟现实的一个技术延伸，是虚拟与现实的连接入口，是一种实时计算摄像机捕捉到的现实影像的位置及角度并加上相应虚拟信息的技术。伴随着AR技术迅速发展的是其3D实感摄像设备的快速更新。将这些3D实感摄像设备结合物联网技术可广泛应用于导航与定位、远程医疗、智能家居控制等多种领域。本书从系统设计的角度出发，由

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本书分为3部分，分别是综述篇、通用技术篇和行业应用篇。综述篇介绍了现阶段人工智能产品发展情况和人工智能政策环境。通用技术篇精心挑选10个以研发底层技术为核心竞争力的企业的产品，详细介绍了它们的实现思路以及现阶段应用。行业应用篇共有24个案例，主要汇集了人工智能技术与实体经济结合的应用案例，重点关注人工智能技术的应用场景

人工智能将引领一场比互联网影响更为深远的科技革命，各领域的企业都需要尽早地将人工智能纳入企业规划路径中。在人工智能革命的时代，企业应如何应对挑战、如何调整企业发展方向，以及如何重塑企业运营模式和管理制度，从而在人工智能的浪潮中获得机遇。作为个人，我们又应如何面对未来人机协作的工作模式，如何在未来的工作环境中寻找适合自己

全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。