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本书共9章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。

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机器翻译(MachineTranslation，MT)是指利用计算机实现从一种自然语言(称为源语言)到另一种自然语言(称为目标语言)的自动翻译的过程和技术，是人工智能(ArtificialIntelligence，AI)和自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)领域的重要应用和热点问题之一。本书从数据驱动的机器翻译角度介绍了统计机器翻译和神经机器翻译的基本模型和技术，机器翻译的评价方法及领域内相关会议。在此基础上，首先梳理了句法、语义等语言学知识在数据

本书是一本人工智能通识课程教材，系统阐述了多模态人工智能的基础理论、关键技术及应用场景，深入分析了多模态学习、多模态训练、多模态大模型、多模态理解、多模态检索、多模态生成、多模态推理、多模态交互、多模态安全与可信等核心技术，旨在提供一个清晰、全面的多模态人工智能的知识体系，帮助读者更好地理解和应用多模态人工智能技术。本书的出版有助于培养人工智能领域的科技人才，推动新质生产力发展，为建设科技强国提供支撑。

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