1.豐富有趣的教學案例，啟發學生的學習興趣
2.以圖形化編程學習為主，注重趣味性和程式設計基礎學習
3.軟硬體結合，讓應用性和硬體程式設計的知識延展
4.多樣化的內容，包含遊戲製作、軟硬整合等相關程式設計範例
5.課程編排由淺入深，就算沒有基礎也能快速上手
具体描述
以下是一本关于深度学习在自然语言处理（NLP）领域应用的书籍的详细介绍，内容完全不涉及您提供的图书信息。 书名：深度文本挖掘：基于Transformer模型的自然语言理解与生成实践 目标读者： 数据科学家、机器学习工程师、计算机语言学研究者，以及希望深入理解和应用现代NLP技术的软件开发者。 内容概述： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的指南，聚焦于当前自然语言处理（NLP）领域最核心的技术支柱——基于Transformer架构的模型。我们不只是停留在理论层面，而是通过大量实战案例和详尽的代码实现，带领读者从零开始构建、训练、调优和部署复杂的大规模语言模型（LLMs）。本书将深度解析Transformer的内部机制，剖析预训练范式（如掩码语言模型和下一句预测），并详细探讨如何针对下游任务进行高效的微调（Fine-tuning）与提示工程（Prompt Engineering）。 第一部分：NLP基础与Transformer架构的基石 本部分为后续高级主题奠定坚实的基础。首先回顾了传统NLP方法（如N-gram、TF-IDF、词嵌入Word2Vec/GloVe）的局限性，为引入深度学习模型提供动机。 词嵌入的高级演进： 详细阐述了上下文相关的词向量（如ELMo）如何克服静态嵌入的不足，并为Transformer的注意力机制铺设了理解的桥梁。 Transformer的“自注意力”机制： 这是本书的核心章节之一。我们将彻底解构自注意力（Self-Attention）的数学原理，包括Query（Q）、Key（K）、Value（V）矩阵的计算过程、缩放点积的意义，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现对不同表示子空间的并行捕获。 编码器-解码器结构： 深入解析Transformer的完整堆栈结构，包括位置编码（Positional Encoding）如何注入序列顺序信息，以及前馈网络（Feed-Forward Network）的作用。 第二部分：预训练模型的深入剖析与实战 本部分聚焦于如何利用海量无标签文本数据进行高效的预训练，这是现代NLP模型能力涌现的关键。 BERT家族的范式转变： 详细介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）如何通过双向上下文学习，革新了自然语言理解（NLU）任务。我们将实现一个简化的BERT训练流程，关注MLM（Masked Language Model）和NSP（Next Sentence Prediction）的损失函数设计。 生成式模型的兴起（GPT系列）： 探讨单向或自回归模型在文本生成任务中的优势。重点分析GPT系列模型如何通过仅依赖左侧上下文进行预测，实现连贯、长篇的文本生成能力。 T5与统一框架： 介绍Text-to-Text Transfer Transformer（T5）如何将所有NLP任务（分类、问答、翻译等）统一为文本到文本的格式，简化了模型设计和应用流程。 第三部分：下游任务的高效微调与应用 掌握了预训练模型后，本部分指导读者如何将这些强大的基础模型适配到具体的行业应用中。 序列标注与理解任务： 针对命名实体识别（NER）、词性标注（POS Tagging）等任务，讲解如何添加适当的输出层，并进行高效的参数微调策略。 文本分类与情感分析： 探讨如何利用预训练模型的[CLS]标记（在BERT中）或直接平均池化（在其他模型中）的输出来进行多类别或多标签的文本判断。 机器翻译与摘要生成： 在编码器-解码器架构（如BART、T5）的基础上，重点分析束搜索（Beam Search）等解码策略，以优化生成文本的质量和多样性。 问答系统（QA）： 区分抽取式问答（如SQuAD）与生成式问答（Abstractive QA）的实现方法，并探讨如何处理长文档的上下文限制。 第四部分：模型优化、部署与前沿技术 随着模型规模的扩大，效率和部署成为关键挑战。本部分关注模型轻量化和先进的应用技术。 模型量化与剪枝（Quantization and Pruning）： 详细介绍如何通过降低浮点精度（如从FP32到INT8）和移除不重要的连接权重，显著减小模型体积和推理延迟，同时保持可接受的性能。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 讲解如何训练一个“学生模型”去模仿一个大型“教师模型”的输出分布，以获得高性能、小规模的模型。 提示工程（Prompt Engineering）的艺术与科学： 深入探讨在Few-shot或Zero-shot场景下，如何设计高质量的自然语言指令（Prompts）来引导LLMs完成任务，而无需进行权重更新。我们还会对比CoT（Chain-of-Thought）推理等先进提示技术。 高效微调方法（PEFT）： 介绍参数高效微调技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation），它允许只训练少量新增参数，极大地降低了微调大型模型的计算资源需求。 实践工具与环境： 全书代码示例基于PyTorch深度学习框架，并大量使用Hugging Face Transformers库，确保读者能立即接触到行业标准的工具链。每章末尾均附有“代码实现与实验验证”环节，指导读者复现关键结果。 本书的独特价值： 本书的价值在于其深度融合了理论的严谨性与工程的实践性。我们不仅解释了“为什么”Transformer有效，更详细展示了“如何”在其基础上构建世界级的NLP解决方案。对于致力于在企业级应用中部署和优化深度学习模型的专业人士而言，本书提供了不可或缺的路线图。读者将能够自信地从一个概念走向一个可投入生产的、高性能的自然语言处理系统。
著者信息
图书目录
第1課 認識mBlock 5
第2課 智慧星球人
第3課 看我72變
第4課 原地踏步走
第5課 校園運動會
第6課 點球大戰
第7課 鸚鵡周遊
第8課 小蟲快跑
第9課 猜箱子遊戲
第10課 水果大作戰 1
第11課 水果大作戰 2
第12課 數字猜猜猜
第13課 解密HaloCode
第14課 拯救鋼鐵人
第15課 手速之王
第16課 肺活量大挑戰
附 錄 參考解答
图书试读
用户评价
评分
老實說，現在市面上的科普教材多如牛毛，常常讓人眼花撩亂，但要找到一本真正能顧及到不同學習階段的，實在不容易。這本書厲害的地方就在於它似乎有考慮到不同程度的使用者。對於初學者來說，它提供了非常紮實的入門引導，那些基礎的積木邏輯和串接方式，講解得循序漸進，不會讓人一開始就被嚇跑。但最讓我驚豔的是，它並沒有止步於基礎操作，書中對於更進階的「AI」概念也有涉獵，雖然沒有深入到學術研究的層次，但至少讓孩子對未來科技的發展方向有所概念，不會只停留在「遙控車」的階段。這種廣度跟深度兼具的內容安排，我覺得非常適合家庭使用，因為孩子總會長大，學習需求也會改變，一本可以陪伴孩子成長幾年的工具書，絕對是物超所值的投資。我特別喜歡它在解釋某些複雜演算法時，會用生活化的例子來比喻，讓那些原本抽象的術語瞬間變得鮮活起來，這對提升學習的興趣，絕對是關鍵。
评分我對這套書最欣賞的一點，是它把「工具」和「理念」做了一個很好的結合。很多程式教育的書，寫到最後都變成在教你怎麼用某個特定的軟體，結果一旦軟體更新或平台改變，書就英雄無用武之地了。但這本很明顯地，更著重於 STEAM 教育的核心精神——解決問題的能力。它教導的不只是「怎麼按按鈕」，而是「為什麼要這樣設計結構」以及「當問題出現時，你該如何思考對策」。我觀察到它在闡述每一個專案時，背後都有一個實際應用的場景或挑戰，這讓學習的動機變得非常強烈。孩子不是為了學程式而學程式，而是為了完成那個有趣的目標，而程式只是達成目標的工具。這種教學思維，比起單純的技能傳授，更能培養出未來社會真正需要的創新思維和邏輯組織能力，我覺得這才是教育的精髓所在。
评分這本厚厚一疊的工具書光是拿在手上就感覺沉甸甸的，封面設計用色大膽，充滿了科技感，但坦白說，對於我們這些從小沒接觸過太多程式語言的家長來說，光是看到「AI人工智慧」、「STEAM教育」這些詞彙，腦中就會浮現出一堆複雜的符號和看不懂的邏輯圖。不過，翻開內頁後，我發現它的編排其實相當親切。它不是那種一開始就丟一堆艱深理論給你看的教科書，而是更像是一個手把手的教學夥伴。從最基礎的硬體認識，到如何將這些積木組裝起來，每一個步驟都有非常清晰的圖文對照，連我這個對電子學一竅不通的媽媽都能大致理解它在幹嘛。而且它很強調動手做的過程，不像有些書只是叫你背誦指令，這本倒是鼓勵孩子去嘗試錯誤，從錯誤中學習，這點真的很符合現在教育的趨勢。光是看著那些步驟圖，我就能想像我家那個平時只會滑平板的小鬼，一旦上手了，肯定會樂此不疲，那種從零開始建構出自己作品的成就感，是單純看影片學不到的。它成功的拉近了抽象的程式概念與實際操作之間的距離，讓學習變得具體可觸摸，這一點處理得非常到位。
评分坦白講，家長花錢買書，最怕的就是「買了也沒用」，或是「孩子看兩頁就丟在一邊」。這本我實際拿給我家那個對3C產品很有想法的外甥看時，他竟然自己捧著看了快一個小時，而且還一直跟我討論他想怎麼改造書裡面的某個範例。這說明了它成功地抓住了目標讀者的興趣點。它沒有過度美化科技的複雜性，而是用一種很務實、很鼓勵探索的口吻在引導。書中對於不同模組的介紹，清晰明確，就算中間有不懂的地方，回頭查找也相當方便，索引做得不錯。它不只是教你做機器人，更是在潛移默化中，建立起孩子對於「系統思考」和「人機互動」的初步概念。總體來說，這本書不愧是經過精心設計的，它成功地在「教育意義」與「閱讀樂趣」之間找到了絕佳的平衡點，是一本值得推薦給所有對未來科技教育有興趣的家長和老師的參考書。
评分從排版設計的角度來看，這本書的視覺效果相當出色，它避免了傳統技術手冊那種死板板的黑白文字堆砌，而是大量運用了彩色插圖和線條圖，讓閱讀體驗變得輕鬆愉快。而且裝訂品質看起來相當紮實，畢竟是會經常翻閱、可能還會沾到孩子手上各種「發明材料」的書籍，耐用度很重要。更別提書中還附帶了許多輔助資源的引導，這點非常貼心。在這個數位化時代，紙本教材如果不能提供額外的數位連結，很快就會落伍。這本書似乎很清楚這一點，它把實體的書本內容，有效地與線上資源串接起來，形成一個完整的學習生態系。對於需要即時更新或更深入探討的章節，讀者可以很容易地找到數位化的支援，這讓這本「實體書」的功能性大大延伸，不再只是一本靜態的參考資料，而是活生生的學習夥伴。
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