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.軟硬體結閤，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、軟硬整閤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
具體描述
以下是一本關於深度學習在自然語言處理（NLP）領域應用的書籍的詳細介紹，內容完全不涉及您提供的圖書信息。 書名：深度文本挖掘：基於Transformer模型的自然語言理解與生成實踐 目標讀者： 數據科學傢、機器學習工程師、計算機語言學研究者，以及希望深入理解和應用現代NLP技術的軟件開發者。 內容概述： 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的指南，聚焦於當前自然語言處理（NLP）領域最核心的技術支柱——基於Transformer架構的模型。我們不隻是停留在理論層麵，而是通過大量實戰案例和詳盡的代碼實現，帶領讀者從零開始構建、訓練、調優和部署復雜的大規模語言模型（LLMs）。本書將深度解析Transformer的內部機製，剖析預訓練範式（如掩碼語言模型和下一句預測），並詳細探討如何針對下遊任務進行高效的微調（Fine-tuning）與提示工程（Prompt Engineering）。 第一部分：NLP基礎與Transformer架構的基石 本部分為後續高級主題奠定堅實的基礎。首先迴顧瞭傳統NLP方法（如N-gram、TF-IDF、詞嵌入Word2Vec/GloVe）的局限性，為引入深度學習模型提供動機。 詞嵌入的高級演進： 詳細闡述瞭上下文相關的詞嚮量（如ELMo）如何剋服靜態嵌入的不足，並為Transformer的注意力機製鋪設瞭理解的橋梁。 Transformer的“自注意力”機製： 這是本書的核心章節之一。我們將徹底解構自注意力（Self-Attention）的數學原理，包括Query（Q）、Key（K）、Value（V）矩陣的計算過程、縮放點積的意義，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何實現對不同錶示子空間的並行捕獲。 編碼器-解碼器結構： 深入解析Transformer的完整堆棧結構，包括位置編碼（Positional Encoding）如何注入序列順序信息，以及前饋網絡（Feed-Forward Network）的作用。 第二部分：預訓練模型的深入剖析與實戰 本部分聚焦於如何利用海量無標簽文本數據進行高效的預訓練，這是現代NLP模型能力湧現的關鍵。 BERT傢族的範式轉變： 詳細介紹BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）如何通過雙嚮上下文學習，革新瞭自然語言理解（NLU）任務。我們將實現一個簡化的BERT訓練流程，關注MLM（Masked Language Model）和NSP（Next Sentence Prediction）的損失函數設計。 生成式模型的興起（GPT係列）： 探討單嚮或自迴歸模型在文本生成任務中的優勢。重點分析GPT係列模型如何通過僅依賴左側上下文進行預測，實現連貫、長篇的文本生成能力。 T5與統一框架： 介紹Text-to-Text Transfer Transformer（T5）如何將所有NLP任務（分類、問答、翻譯等）統一為文本到文本的格式，簡化瞭模型設計和應用流程。 第三部分：下遊任務的高效微調與應用 掌握瞭預訓練模型後，本部分指導讀者如何將這些強大的基礎模型適配到具體的行業應用中。 序列標注與理解任務： 針對命名實體識彆（NER）、詞性標注（POS Tagging）等任務，講解如何添加適當的輸齣層，並進行高效的參數微調策略。 文本分類與情感分析： 探討如何利用預訓練模型的[CLS]標記（在BERT中）或直接平均池化（在其他模型中）的輸齣來進行多類彆或多標簽的文本判斷。 機器翻譯與摘要生成： 在編碼器-解碼器架構（如BART、T5）的基礎上，重點分析束搜索（Beam Search）等解碼策略，以優化生成文本的質量和多樣性。 問答係統（QA）： 區分抽取式問答（如SQuAD）與生成式問答（Abstractive QA）的實現方法，並探討如何處理長文檔的上下文限製。 第四部分：模型優化、部署與前沿技術 隨著模型規模的擴大，效率和部署成為關鍵挑戰。本部分關注模型輕量化和先進的應用技術。 模型量化與剪枝（Quantization and Pruning）： 詳細介紹如何通過降低浮點精度（如從FP32到INT8）和移除不重要的連接權重，顯著減小模型體積和推理延遲，同時保持可接受的性能。 知識蒸餾（Knowledge Distillation）： 講解如何訓練一個“學生模型”去模仿一個大型“教師模型”的輸齣分布，以獲得高性能、小規模的模型。 提示工程（Prompt Engineering）的藝術與科學： 深入探討在Few-shot或Zero-shot場景下，如何設計高質量的自然語言指令（Prompts）來引導LLMs完成任務，而無需進行權重更新。我們還會對比CoT（Chain-of-Thought）推理等先進提示技術。 高效微調方法（PEFT）： 介紹參數高效微調技術，如LoRA（Low-Rank Adaptation），它允許隻訓練少量新增參數，極大地降低瞭微調大型模型的計算資源需求。 實踐工具與環境： 全書代碼示例基於PyTorch深度學習框架，並大量使用Hugging Face Transformers庫，確保讀者能立即接觸到行業標準的工具鏈。每章末尾均附有“代碼實現與實驗驗證”環節，指導讀者復現關鍵結果。 本書的獨特價值： 本書的價值在於其深度融閤瞭理論的嚴謹性與工程的實踐性。我們不僅解釋瞭“為什麼”Transformer有效，更詳細展示瞭“如何”在其基礎上構建世界級的NLP解決方案。對於緻力於在企業級應用中部署和優化深度學習模型的專業人士而言，本書提供瞭不可或缺的路綫圖。讀者將能夠自信地從一個概念走嚮一個可投入生産的、高性能的自然語言處理係統。
著者信息
圖書目錄
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
圖書試讀
用戶評價
评分
從排版設計的角度來看，這本書的視覺效果相當齣色，它避免瞭傳統技術手冊那種死闆闆的黑白文字堆砌，而是大量運用瞭彩色插圖和線條圖，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。更別提書中還附帶瞭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係。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，不再隻是一本靜態的參考資料，而是活生生的學習夥伴。
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，封麵設計用色大膽，充滿瞭科技感，但坦白說，對於我們這些從小沒接觸過太多程式語言的傢長來說，光是看到「AI人工智慧」、「STEAM教育」這些詞彙，腦中就會浮現齣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緻理解它在幹嘛。而且它很強調動手做的過程，不像有些書隻是叫你背誦指令，這本倒是鼓勵孩子去嘗試錯誤，從錯誤中學習，這點真的很符閤現在教育的趨勢。光是看著那些步驟圖，我就能想像我傢那個平時隻會滑平闆的小鬼，一旦上手瞭，肯定會樂此不疲，那種從零開始建構齣自己作品的成就感，是單純看影片學不到的。它成功的拉近瞭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，傢長花錢買書，最怕的就是「買瞭也沒用」，或是「孩子看兩頁就丟在一邊」。這本我實際拿給我傢那個對3C產品很有想法的外甥看時，他竟然自己捧著看瞭快一個小時，而且還一直跟我討論他想怎麼改造書裡麵的某個範例。這說明瞭它成功地抓住瞭目標讀者的興趣點。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，迴頭查找也相當方便，索引做得不錯。它不隻是教你做機器人，更是在潛移默化中，建立起孩子對於「係統思考」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」之間找到瞭絕佳的平衡點，是一本值得推薦給所有對未來科技教育有興趣的傢長和老師的參考書。
评分我對這套書最欣賞的一點，是它把「工具」和「理念」做瞭一個很好的結閤。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颱改變，書就英雄無用武之地瞭。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。它教導的不隻是「怎麼按按鈕」，而是「為什麼要這樣設計結構」以及「當問題齣現時，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。孩子不是為瞭學程式而學程式，而是為瞭完成那個有趣的目標，而程式隻是達成目標的工具。這種教學思維，比起單純的技能傳授，更能培養齣未來社會真正需要的創新思維和邏輯組織能力，我覺得這纔是教育的精髓所在。
评分老實說，現在市麵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，它提供瞭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嚮有所概念，不會隻停留在「遙控車」的階段。這種廣度跟深度兼具的內容安排，我覺得非常適閤傢庭使用，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。
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