fix typos in chapter 1 (#136)

Co-authored-by: Dalong <39682259+eedalong@users.noreply.github.com>

chapter_introduction/components_of_machine_learning_systems.md

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 :label:`framework_architecture`
 
 -   **编程接口:** 一个机器学习框架面向用户的编程接口（Programming
-    interface）需要特殊设计。编程接口提供简单易用的编程函数（往往是PyThon）从而让用户定义出各式各样的神经网络和相关的训练过程。同时，编程接口要兼顾性能：神经网络的执行可以调用硬件相关C和C++函数（许多加速器和操作系统的编程接口）。该部分的内容将在第2章展开。
+    interface）需要特殊设计。编程接口提供简单易用的编程函数（往往是Python）从而让用户定义出各式各样的神经网络和相关的训练过程。同时，编程接口要兼顾性能：神经网络的执行可以调用硬件相关C和C++函数（许多加速器和操作系统的编程接口）。该部分的内容将在第2章展开。
 
 -   **计算图：**
     用户定义的机器学习程序往往会表达成一个计算图（Computational
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     机器学习框架会集成多种数据管理模块。其中包括数据预处理模块，模型参数checkpoint，模型可视化和训练结果可视化等。该部分内容将在第7章中讨论。
 
 -   **模型部署：**
-    在模型完成训练后，用乎需要对模型进行部署。该过程中，我们会根据部署硬件的特点进行模型格式的转换，针对硬件特性进行推理性能优化。同时，移动硬件往往具有小内存的特点。因此大量的模型压缩技术也在部署中得到应用。这些相关内容将在第8章中讨论。
+    在模型完成训练后，用户需要对模型进行部署。该过程中，我们会根据部署硬件的特点进行模型格式的转换，针对硬件特性进行推理性能优化。同时，移动硬件往往具有小内存的特点。因此大量的模型压缩技术也在部署中得到应用。这些相关内容将在第8章中讨论。
 
 -   **分布式训练：**
     当模型的训练需要大量内存和算力的时候，机器学习框架会提供原生的分布式执行编程接口。分布式机器学习系统已经在工业界得到大量的部署。相关内容会在第9章讨论。

chapter_introduction/requirements_for_machine_learning_systems.md

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 -   **支持自动微分：**
     神经网络模型的的一个核心优点是：其可以利用数据、标注（Label）和目标损失函数（Loss
-    Function）来自动计算计算梯度（Gradients），以实现机器学习模型的参数更新。一套神经网络模型可以应用在不同的数据场景中。为了实现这个目标，人们希望机器学习框架可以对任意神经网络自动化地计算出梯度。
+    Function）来自动计算梯度（Gradients），以实现机器学习模型的参数更新。一套神经网络模型可以应用在不同的数据场景中。为了实现这个目标，人们希望机器学习框架可以对任意神经网络自动化地计算出梯度。
 
 -   **支持数据管理和处理：**
     机器学习的核心是数据，这其中不仅包括训练、评估和测试数据集，还包括训练后产生的模型参数（Checkpoint），以及训练过程中产生的调试数据（Debugging