《PyTorch語音識別實戰(zhàn)》使用PyTorch2.0作為語音識別的基本框架，循序漸進地引導(dǎo)讀者從搭建環(huán)境開始，逐步深入到語音識別基本理論、算法以及應(yīng)用實踐，是較好的一本語音識別技術(shù)圖書。本書配套示例源碼、數(shù)據(jù)集、PPT課件等資源。 《PyTorch語音識別實戰(zhàn)》分為13章，內(nèi)容包括語音識別之路、PyTorch

本教材聚焦學(xué)術(shù)前沿，圍繞人工智能的兩大核心要素，即數(shù)據(jù)和模型，對人工智能領(lǐng)域安全問題以及相關(guān)攻防算法展開系統(tǒng)全面、詳細深入的介紹。本教材可以幫助學(xué)生充分了解人工智能數(shù)據(jù)與模型所面臨的安全風(fēng)險，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的攻防理論，掌握關(guān)鍵的攻防技巧。

本書從AI的視角探討如何認識和理解我們的世界。第yi部分介紹計算基礎(chǔ)和人工智能的哲學(xué)背景，涵蓋人工智能的起源、作為迭代優(yōu)化的編程以及支持人工智能應(yīng)用構(gòu)建的表示法和高級語言工具。第二部分介紹支持人工智能研究和發(fā)展的四種范式中的三種——基于符號的、聯(lián)結(jié)主義的和遺傳的/涌現(xiàn)的，分別給出初始項目及應(yīng)用，并討論了這些范式的優(yōu)勢和

本書是為適應(yīng)人才培養(yǎng)的新需求,為自動化、電氣工程及其自動化,以及其他相關(guān)專業(yè)本科生編寫的教材。本書以加強基礎(chǔ)、突出解決工程問題的思維方法,同時又以避繁就簡、深入淺出為原則,系統(tǒng)地介紹了自動控制的基本原理、典型方法及應(yīng)用實例。本書主要內(nèi)容包括控制系統(tǒng)在時間域、復(fù)數(shù)域和頻率域的數(shù)學(xué)模型,線性系統(tǒng)的時域分析法、根軌跡分析法、

未來，白領(lǐng)大部分的工作，都是AI可以完成的�，F(xiàn)在很多個人或企業(yè)客戶已經(jīng)在內(nèi)部逐漸推廣AI應(yīng)用了。越來越多的人切身體會到，ChatGPT及相關(guān)新技術(shù)的出現(xiàn)將改變我們的工作內(nèi)容和工作方式，在這本書里，我們將詳細了解到職業(yè)場景下將有三個顛覆性的改變：獲取知識和信息的模式的改變?nèi)�，交互模式的改變�(nèi)耍瑐�人和企業(yè)角色的改變。最重要

本書從ChatGPT原理和提示工程的基本概念講起，重點介紹了提示工程的各種技巧，不僅通 過實例生動地展示了如何運用這些技巧，還深度解析了各種技巧的使用場景及其潛在局限性。 進一步地，本書結(jié)合多個行業(yè)背景，系統(tǒng)地闡述了ChatGPT和提示工程的具體應(yīng)用，幫助讀者不 僅從理論上掌握提示工程，而且深化對ChatGPT在

本書內(nèi)容主要包括：人工智能概論，知識表示與知識圖譜，機器學(xué)習(xí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)，智能識別(圖像識別、計算機視覺、模式識別、語音識別)，計算機視覺與語音處理，自然語言理解，專家系統(tǒng)，智能體與智能機器人，Python語言與人工智能。

本書介紹了智能語音技術(shù)的基礎(chǔ)知識、原理、方法和應(yīng)用。全書共9個項目，包括23個任務(wù)單元。緒論部分介紹了智能語音基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)人才現(xiàn)狀；項目一介紹了語音信號的采集，音頻讀取與波形繪制，音頻參數(shù)的轉(zhuǎn)換實踐任務(wù)；項目二介紹了語音信號的分幀，語音信號的時域特征提取，語音信號的端點檢測，語音信號的基音周期估計實踐

本書引領(lǐng)讀者以歷史眼光來審視人工智能的發(fā)展，從人類最初對智能的幻想出發(fā)，通過一些關(guān)鍵的技術(shù)、應(yīng)用的突破和重要事件的表述，講解人工智能的興衰、優(yōu)勢和不足，以及一些基本規(guī)則。

本書介紹了人工智能的基本原理和開源硬件的工作原理，以及兩者在項目中的應(yīng)用可能性。書中深入探討了幾種經(jīng)典的人工智能算法，包括回歸算法、貝葉斯算法、決策樹算法、支持向量機算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。軟件部分可使用Mind+圖形化編程軟件和Python編程語言，硬件部分使用行空板作為主控器，配合開源硬件模塊，結(jié)合實例和項目，