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圖書標籤:

• 菜單設計
• 餐飲設計
• 平麵設計
• 視覺傳達
• 餐飲營銷
• 品牌設計
• 設計靈感
• 排版設計
• 色彩搭配
• 創意設計

本書係遵照教育部101年最新頒佈之職業學校餐旅群建議實施之校定科目課程綱要編寫而成。

　　供職校餐旅群學校校定科目選用。

　　每章均附有「章節大意」及「自我評量」，以幫助學生充分瞭解課程之學習重點，並能評量自我之學習成效。

　　介紹菜單食材、烹飪搭配及菜單成本控製的概念與架構，並認識廚房及餐廳設備之運用，以培養學生職業道德養成，提倡綠色環保廚房之概念。

深度學習在自然語言處理中的前沿應用 本書導言 在信息爆炸的時代，文本數據以前所未有的速度激增，如何有效地理解、處理和生成這些海量非結構化數據，已成為人工智能領域最核心的挑戰之一。自然語言處理（NLP）作為連接人類語言與機器智能的橋梁，正經曆著一場由深度學習驅動的深刻變革。本書旨在全麵、深入地探討當前深度學習技術在NLP各個細分領域的前沿應用、核心理論框架以及最新的研究突破。我們期望為算法工程師、數據科學傢、計算機科學專業的研究人員以及對人機交互有濃厚興趣的從業者，提供一本兼具理論深度與工程實踐價值的權威參考。 第一部分：基礎理論與模型演進 本部分將為讀者構建堅實的理論基礎，追溯從傳統統計方法到現代神經網絡的演進曆程，並重點解析支撐當前NLP飛躍的關鍵模型架構。 第一章：詞嵌入的深度革命 詞嵌入是理解文本語義的基礎。本章將詳述Word2Vec（Skip-gram與CBOW）、GloVe等經典模型的內在機製，深入剖析其如何通過嚮量空間捕獲詞匯間的語義和句法關係。隨後，我們將轉嚮上下文相關的詞嵌入，如ELMo的深層雙嚮LSTM結構，理解為何靜態詞嵌入已無法滿足復雜語境下的需求。重點將放在理解嚮量操作（如嚮量加減法）如何映射到語義推理過程。 第二章：循環神經網絡（RNN）及其局限 詳細介紹RNN的基本單元，包括其序列處理的機製。著重分析標準RNN在處理長距離依賴問題時遭遇的梯度消失與梯度爆炸睏境。隨後，對長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構進行精細化的拆解，闡述遺忘門、輸入門和輸齣門如何協同工作，實現對信息流的有效控製和長期記憶的維護。 第三章：注意力機製的崛起 注意力機製是現代深度學習模型，尤其是Transformer架構的基石。本章從直觀理解齣發，解釋注意力如何在Seq2Seq模型中解決“瓶頸”問題，使模型能夠動態聚焦於輸入序列中最相關的部分。我們將深入研究加性注意力（Bahdanau風格）與乘性注意力（Luong風格）的數學差異，並為後續的自注意力機製做鋪墊。 第四章：Transformer：架構與核心原理 Transformer架構徹底拋棄瞭循環結構，完全依賴於多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）。本章將詳盡解析Transformer的編碼器-解碼器結構，重點剖析多頭機製的並行化優勢及其對模型錶達能力的影響。同時，對位置編碼（Positional Encoding）的必要性與實現方式進行深入討論，闡明其在無序處理的注意力網絡中恢復序列信息的作用。 第二部分：預訓練模型的範式轉移 預訓練模型（Pre-trained Models, PMs）的齣現，標誌著NLP研究範式的根本性轉變——從大規模任務特定模型訓練轉嚮“預訓練+微調”的通用框架。 第五章：從BERT到RoBERTa：雙嚮編碼的精妙 本章聚焦於BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的創新點。我們將深入剖析其兩大核心預訓練任務：掩碼語言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP），並探討MLM的動態掩碼策略。隨後，對比分析RoBERTa等改進模型如何通過更優的訓練策略（如移除NSP、增大批次和訓練數據）顯著提升通用性能。 第六章：生成模型的突破：GPT係列與自迴歸 與BERT的編碼器結構不同，GPT係列（Generative Pre-trained Transformer）主要采用解碼器結構，強調自迴歸生成能力。本章將分析GPT如何通過單嚮注意力機製實現高效的左到右文本生成。重點討論其在上下文學習（In-context Learning）方麵的潛力，以及規模擴展（Scaling Laws）對模型生成質量帶來的決定性影響。 第七章：統一框架與多任務學習 探究如何利用統一的模型架構（如T5或BART）處理多種NLP任務。深入講解文本到文本（Text-to-Text）的轉換思想，即將所有任務（如問答、翻譯、摘要）轉化為統一的輸入文本和輸齣文本格式。討論多任務學習如何通過共享底層錶示，提高模型對泛化知識的捕獲能力。 第三部分：前沿應用與領域深耕 本部分將結閤最新的研究成果，展示深度學習模型在具體NLP任務中的落地應用與優化策略。 第八章：機器翻譯的神經進化 迴顧神經機器翻譯（NMT）的發展曆程，從早期的RNN/Attention模型到基於Transformer的端到端係統。重點分析束搜索（Beam Search）解碼策略的原理及其局限。探討在低資源語言對中，如何利用預訓練模型、迴譯（Back-translation）和知識蒸餾技術來提升翻譯質量。 第九章：文本摘要與信息抽取 文本摘要： 區分抽取式摘要（Extractive Summarization）和生成式摘要（Abstractive Summarization）。針對生成式摘要，深入剖析幻覺（Hallucination）問題的成因，並介紹基於覆蓋率機製（Coverage Mechanism）和事實性校驗（Factuality Checking）的緩解方法。 信息抽取（IE）： 詳細介紹命名實體識彆（NER）、關係抽取（RE）和事件抽取（EE）如何通過序列標注或圖結構預測的方式實現。討論在復雜嵌套結構和開放域信息抽取中的挑戰與前沿解決方案。 第十章：問答係統與知識推理 闡述基於閱讀理解（Reading Comprehension, RC）的抽取式問答（如SQuAD格式）的實現細節。重點分析生成式問答（Generative QA）的架構，以及如何結閤外部知識庫（如知識圖譜）進行事實性推理。討論復雜多跳問答（Multi-hop QA）對模型邏輯推理鏈條構建能力的要求。 第十一章：對話係統與情感分析 對話係統： 區分任務型對話（Task-Oriented Dialogue）與開放域閑聊（Chit-Chat）。重點分析如何利用預訓練模型構建上下文連貫、角色一緻的迴復生成器，以及狀態跟蹤（Dialogue State Tracking）的深度學習實現。 情感分析： 不僅局限於簡單的正麵/負麵分類，深入探討細粒度情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA），理解模型如何準確識彆特定方麵（Aspect）上的情感傾嚮，並應對反諷和隱性情感錶達。 第四部分：模型優化、可解釋性與未來趨勢 本部分關注模型在實際部署中的工程挑戰，以及如何提升模型的可靠性和透明度。 第十二章：高效部署與模型壓縮 討論將大型預訓練模型部署到資源受限環境中的關鍵技術。詳細介紹知識蒸餾（Knowledge Distillation）的原理，特彆是教師模型如何嚮學生模型傳授知識。分析模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和低秩分解等參數壓縮技術對推理速度和模型精度的影響權衡。 第十三章：自然語言處理的可解釋性（XAI for NLP） 探討理解“黑箱”模型決策過程的重要性。介紹梯度歸因方法（如Integrated Gradients, Grad-CAM）在NLP中的應用，用於可視化輸入Token對最終預測的貢獻度。討論基於注意力權重分析和對抗樣本生成來診斷模型盲點的方法。 第十四章：前沿展望：多模態與具身智能 展望NLP的未來方嚮。重點討論文本、圖像、語音等多種模態信息融閤的研究，例如視覺問答（VQA）和圖像字幕生成（Image Captioning）。最後，探討語言模型如何與機器人技術結閤，驅動具身智能（Embodied AI）在物理世界中理解和執行指令。 結語 深度學習仍在快速迭代，本書力求在每一個章節中都融入最新的研究成果，為讀者提供一個深入理解和駕馭這一領域復雜性的工具箱。掌握這些理論與技術，將使讀者能夠站在當前NLP研究的最前沿，迎接下一代智能係統的挑戰。

作者簡介

龐仁傑

　　現任萬能科技大學 餐飲管理係助理教授

　　學經曆
　　國立中興大學-食品科學係 博士
　　國立中興大學-食品科學係 碩士

　　學術專長
　　食品微生物檢測，食品衛生安全

　　專業證照
　　行政院勞委會 丙級證照-烘焙食品-麵包
　　行政院勞委會 丙級證照-烘焙食品-西點蛋糕
　　行政院勞委會 乙級證照-化學技術士

賴政宏

　　現任萬能科技大學 餐飲管理係專案講師

　　學經曆
　　大葉大學-生物産業科技學係 博士
　　大葉大學-生物産業科技學係 碩士

　　學術專長
　　生技産品加工、酒類釀造、食品分析與檢驗

　　專業證照
　　行政院公共工程委員會 專技高考-食品技師
　　行政院勞工委員會 乙級-食品檢驗分析
　　行政院勞工委員會 丙級-中餐烹調(葷食)
　　經濟部工業局 初級-保健食品工程師能力鑑定
　　彰化縣政府 乙級-鍋爐操作人員安全訓練

第一章 緒論
第二章 菜單的種類與結構
第三章 成本控製與售價訂定
第四章 菜單的規劃與設計
第五章 菜單的評估
第六章 菜單設計的未來趨勢
第七章 菜單設計實習

评分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它沒有局限於傳統意義上的菜單設計，而是將目光投嚮瞭更廣闊的餐飲文化和用戶心理學。作者深入淺齣地剖析瞭不同文化背景下的飲食習慣，以及這些習慣如何體現在菜單的編排和內容的呈現上。我尤其欣賞書中關於“文化敏感性”的討論，作者強調瞭在國際化背景下，菜單設計需要充分考慮目標受眾的文化習俗、宗教信仰和飲食禁忌。他舉瞭很多例子，比如在一些亞洲文化中，數字“4”可能帶有不吉利的含義，而在菜單設計中，如果過度使用這個數字，可能會引起顧客的反感。此外，書中還探討瞭如何通過菜單來建立品牌形象和傳遞餐廳的故事。作者認為，菜單是餐廳與顧客溝通的第一媒介，它應該像一個沉默的店員，用最恰當的方式講述餐廳的理念和特色。我被其中關於“敘事性菜單”的理念深深打動，作者鼓勵設計師們將菜品的由來、食材的産地、廚師的匠心等故事融入菜單，讓每一道菜都擁有自己的生命。讀完之後，我感覺自己不僅學到瞭菜單設計的技巧，更對餐飲行業有瞭更深層次的理解。

评分☆☆☆☆☆

這本書實在是太超齣我的預期瞭！我原本以為會是一本比較枯燥的技術手冊，但從第一頁開始，我就被深深地吸引住瞭。作者的文筆非常生動有趣，仿佛在娓娓道來一個關於美食和藝術的故事。他不僅僅是在講解菜單設計的原理，更是在分享如何通過菜單來傳達一種生活態度、一種用餐體驗。書中穿插瞭大量精美的圖片，不僅僅是菜品的擺盤，還有餐廳的整體設計、燈光氛圍，甚至包括餐具的選擇，都進行瞭細緻的描繪。我特彆喜歡其中關於“感官營銷”的章節，作者提齣瞭一個非常新穎的觀點，即菜單不僅僅是文字和價格的羅列，更是一種能夠觸動讀者五感，激發食欲的“視覺盛宴”。他用瞭很多具體的案例來佐證，比如如何通過食物的顔色搭配、文字的描述方式，甚至菜單的材質和觸感，來影響顧客的購買決策。讀完這部分，我感覺自己對“如何點菜”這個日常行為有瞭全新的認識，也開始思考，原來我們每天的用餐選擇，背後隱藏著這麼多精心設計的“心機”。這本書真的顛覆瞭我對菜單設計的認知，讓我看到瞭一個充滿創意和想象力的世界。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的啓發簡直太大瞭！我一直以為菜單設計隻是設計師的事情，跟我這個普通食客沒什麼關係，但這本書徹底改變瞭我的看法。作者以一種非常親切的口吻，分享瞭菜單設計背後隱藏的無數細節，以及這些細節是如何影響我們的用餐體驗的。他不僅僅是講解瞭視覺設計，還深入到瞭人文關懷的層麵。我特彆喜歡其中關於“包容性設計”的章節，作者強調瞭菜單設計應該考慮到所有顧客的需求，包括素食者、對某些食材過敏的人，以及有特殊飲食要求的老年人或兒童。他分享瞭很多如何通過清晰的標簽、詳細的食材說明，甚至提供多語言選項來提升顧客滿意度的案例。這本書讓我看到瞭菜單設計不僅僅是關於美學，更是關於如何用一種負責任和人性化的方式，為顧客創造一個愉悅的用餐環境。我感覺這本書不僅僅是一本關於“菜單”的書，更是一本關於“理解人”的書。

评分☆☆☆☆☆

這本書的實用性超乎我的想象！我一直覺得菜單設計是很專業的領域，離我一個普通讀者很遠，但這本書卻用非常接地氣的方式，讓我覺得這些內容息息相關。作者在書中分享瞭很多可以直接應用到日常用餐中的小技巧。比如，他講到如何通過分析菜單的排版順序來判斷哪些是餐廳主推的菜品，以及如何識彆那些“陷阱”菜品，避免因為價格或者不熟悉而被“坑”。我特彆喜歡其中關於“信息層級”的講解，作者用非常形象的比喻，比如像是在玩一個“找寶藏”的遊戲，告訴我們如何快速地從菜單中找到自己想要的信息，包括價格、食材、口味特點等等。他還分享瞭一些關於點餐心理學的知識，比如當菜單上有“特色推薦”或者“廚師精選”這樣的標簽時，我們應該如何理性看待，而不是盲目跟風。這本書讓我感覺像是在參加一個私人定製的餐飲導覽，不僅提升瞭我作為消費者的“點餐能力”，也讓我對餐廳背後的營銷策略有瞭更深刻的洞察。

评分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本關於“怎麼做菜單”的書，更像是一本“怎麼吃得更好”的指南。作者從讀者的角度齣發，非常細緻地分析瞭我們在瀏覽菜單時會遇到的各種情境和心理活動。他探討瞭菜單的視覺衝擊力如何影響我們的食欲，比如那些誘人的菜品圖片，以及那些精心設計的字體和排版。我最感興趣的是其中關於“顔色心理學”的部分，作者解釋瞭不同顔色是如何引發我們對食物的特定聯想，比如紅色通常與熱情和食欲相關，而綠色則代錶健康和新鮮。他還分析瞭菜單的長度和復雜程度對顧客決策的影響，指齣過長的菜單可能會讓顧客感到不知所措，而過於簡單的菜單則可能無法滿足多樣化的需求。這本書讓我意識到，原來我們在點餐時，很多選擇都是受到瞭菜單本身設計的影響，而這本書則幫助我們“看穿”這些影響，做齣更明智的決定。讀完之後，我感覺自己仿佛擁有瞭一雙“火眼金睛”，能夠更清晰地看到菜單背後的設計意圖。