主要观点：介绍了人工智能（AI）及相关技术，包括机器学习（ML）和自然语言处理（NLP），通过简单示例阐述其原理和应用。
关键信息：

• AI 工具可处理文本等任务，有人预测其会取代程序员等，作者认为应合理利用其提高效率。
• 传统编程依赖明确指令，面对难以用规则定义的问题有局限性，而 ML 可通过收集大量标注数据训练模型来解决。
• 以简单神经网络示例说明其工作原理，包括模型结构、训练过程等。
• NLP 专注于让机器理解和处理人类语言，需将文本转化为数字，常用 tokenization 方法，还需进行预处理。
• 引入 embeddings 概念来赋予单词意义，通过不同维度的示例展示其作用，可在 TensorFlow 中训练和使用 embeddings，同时要避免过拟合等问题。
  重要细节：
• 如在简单神经网络中，通过训练使模型学会权重和偏差，从而能预测新值。
• tokenization 过程中创建词汇表，将单词映射为数字，对句子进行编码。
• 在 embeddings 示例中，通过增减单词计数来判断句子的 sarcasm，高维 embeddings 能捕捉更复杂含义。
• 训练 embeddings 时可调整学习率、词汇大小、嵌入维度等避免过拟合，还可利用 pretrained embeddings 提升模型性能，训练后的模型可用于句子分类。