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由机器学习驱动的人工智能领域在过去十年中经历了一些惊人的变化。从一个纯粹的学术和研究领域开始，已经跨越多个领域，进入多个行业。包括推荐系统、自动驾驶技术、图像/语音/文本处理等技术正在多个领域广泛应用，并取得了巨大的商业价值。机器学习是人工智能的组成部分，是人工智能的核心。 由于多个领域的广泛应用，催生了巨大的人才需求，为此，近年来，各高校纷纷开设智能科学与技术专业，人工智能专业，数据科学与大数据专业。传统的计算机科学与技术专业，软件工程专业也开设人工智能方向。机器学习是其中重要的核心课程，学习和掌握机器学习技术具有巨大的社会需求。 目前很难选择一部适合应用类高校学生特点的机器学习教材，在次背景下，我们选择编写以面向实际应用，以理论学习与案例应用并重的机器学习教材。
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《OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战》首先阐述了图像滤镜和特征匹配之类的概念，并介绍了如何使用诸如Kinect深度传感器之类的自定义传感器、如何在3D模式下重建和可视化场景、如何对齐图像以及如何将多幅图像组合为一幅图像等。在本书的高级项目部分，你将学习到如何通过神经网络识别交通标志和面部情绪，以及如何使用神经网络检测和跟踪视频流中的对象。学习完本书之后，你将获得实际编程经验，并能熟练地根据特定的业务需求开发自己的高级计算机视觉应用程序。本书还探索了多种机器学习和计算机视觉模型，例如支持向量机（SVM）和卷积神经网络等，这些都有助于你开发自己的实际问题解决方案。
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本书是一本全面介绍自然语言理解技术的实用指南，涵盖自然语言理解的常用技术和众多资源。书中不仅通过实际示例逐步解释自然语言理解方面的基本概念、常用技术及其应用方法，还详细讲解了每种技术的适用场景。此外，本书还介绍了实用的自然语言理解Python库，以及常见问题的解决方案，如数据收集、系统评估以及自然语言理解应用程序的部署等。通过阅读本书，你将熟悉自然语言理解、深度学习和大语言模型方面的基础知识，并掌握足够的技能，可以将所学知识应用于自然语言理解学术研究和实际的应用项目中。
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