Google For Education認證傢教育指南：翻轉自主學習×協作分享的雲端教室 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何宇薇

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好的，這是一份關於其他圖書的詳細簡介，內容不涉及您提供的書名“Google For Education 認證傢教育指南：翻轉自主學習×協作分享的雲端教室 (電子書) ”： --- 《深度學習與自然語言處理實戰：從基礎模型到應用部署》 書籍簡介 在這瞬息萬變的資訊時代，人工智慧（AI）已不再是科幻小說中的概念，而是滲透到我們生活、工作和科研的方方麵麵。尤其在自然語言處理（NLP）領域，隨著深度學習技術的突破性發展，機器理解、生成和分析人類語言的能力達到瞭前所未有的高度。本書《深度學習與自然語言處理實戰：從基礎模型到應用部署》旨在為讀者提供一個從理論基礎到實務操作的完整學習路徑，幫助他們掌握當前最主流的深度學習架構及其在NLP領域的應用技巧。 本書的編寫基於實踐導嚮的原則，力求在嚴謹的數學原理闡述與實際的程式碼實現之間找到完美的平衡。我們深知，單純的理論堆砌難以培養實際解決問題的能力，而缺乏理論指導的程式碼操作也難以應對複雜多變的場景。因此，本書從頭開始，係統地介紹瞭深度學習的基石，並逐步引導讀者深入探討NLP的核心技術。 第一部分：深度學習基礎重溫與工具箱建立 開篇部分，我們將快速但紮實地複習深度學習的關鍵概念，包括神經網路的基本結構、反嚮傳播算法、優化器（如SGD、Adam）的選擇與調整，以及常見的損失函數。我們將選用業界廣泛採用的Python程式語言，並聚焦於TensorFlow和PyTorch這兩大主流深度學習框架。讀者將學習如何設置高效的開發環境，理解張量（Tensor）的操作邏輯，並掌握如何利用GPU加速計算。 對於初學者來說，抽象的數學概念往往是學習的障礙。本書將透過豐富的圖解和簡潔的數學推導，將這些複雜的概念轉化為直觀的理解。同時，每一章節都配備瞭獨立的Jupyter Notebook範例，讀者可以邊閱讀邊運行程式碼，即時檢視模型的訓練過程與結果。 第二部分：傳統NLP方法與詞嚮量的演進 在進入複雜的深度學習模型之前，我們認為有必要迴顧NLP發展史上的重要裏程碑。本部分將介紹基於統計學和傳統機器學習的NLP方法，如TF-IDF、N-gram模型，這些方法在處理小規模數據集或作為深度模型基準測試時依然具有參考價值。 隨後，本書將重點剖析詞嚮量（Word Embeddings）的革命性意義。從早期的One-Hot編碼的局限性，到Word2Vec（Skip-gram與CBOW）的齣現，再到GloVe等方法的優勢，我們將詳細解釋如何訓練和應用這些嚮量來捕捉詞義和語義關係。讀者將學習如何評估詞嚮量的質量，並理解它們如何作為後續深度模型的神經網路的輸入層。 第三部分：遞歸與捲積神經網路在序列建模中的應用 序列數據是自然語言的核心特徵。本部分將深入探討循環神經網路（RNN）在處理文本序列中的作用。我們將詳細分析標準RNN麵臨的梯度消失與梯度爆炸問題，並著重介紹長短期記憶網路（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製。透過實際案例，讀者將掌握如何使用這些架構來構建語言模型、執行文本分類和序列標註任務（如命名實體識別NER）。 此外，捲積神經網路（CNN）在圖像領域的成功也被證明可用於NLP。本書將解釋CNN如何通過不同大小的捲積核來捕捉文本中的局部特徵（如N-gram模式），並展示它在情感分析等任務中的高效性。 第四部分：Transformer架構與預訓練模型的時代 本書的重頭戲將聚焦於當前NLP領域的統治性技術——Transformer架構。我們將徹底拆解Attention機製，特別是Self-Attention（自注意力機製）如何解決RNN難以處理長距離依賴的問題。讀者將深入理解多頭注意力（Multi-Head Attention）的運作原理，以及Transformer中的位置編碼（Positional Encoding）如何為模型提供序列順序信息。 基於Transformer的預訓練語言模型（PLM）是現代NLP的基石。本書將詳盡介紹BERT、GPT係列模型（包括其發展脈絡和核心差異），並指導讀者如何有效地進行模型的微調（Fine-tuning）。我們不僅會展示如何使用Hugging Face Transformers庫來加載和運行這些龐大的模型，還會探討不同微調策略（如LoRA）在資源受限環境下的實用性。 第五部分：進階應用與部署實戰 理論與模型準備就緒後，本書的最後部分將引導讀者將所學知識應用到實際的商業和科研場景中。這包括但不限於： 1. 問答係統（QA）的構建： 從抽取式問答到生成式問答的設計思路。 2. 文本生成與摘要： 探討Seq2Seq模型在機器翻譯、抽象式摘要中的性能優化。 3. 多模態與跨語言任務的初步探討： 簡要介紹如何將視覺信息或多語言數據納入NLP模型。 最後，也是至關重要的一環，是模型部署。讀者將學習如何將訓練好的模型打包，並利用Flask/Django或專門的部署工具（如TensorRT或ONNX Runtime）實現高效能的線上服務。我們將討論延遲優化、批次處理（Batching）策略以及監控模型在生產環境中的性能指標。 適閤對象 本書非常適閤計算機科學、軟體工程、數據科學領域的學生、希望轉型到AI領域的開發人員、以及希望將深度學習技術應用於文本分析的企業研究人員。讀者應具備Python編程基礎，並對線性代數和微積分有基礎瞭解。 通過係統地跟隨本書的步伐，讀者將不僅能理解NLP的「為什麼」，更能掌握如何「做」，從而具備獨立設計、訓練、評估和部署尖端自然語言處理係統的能力。