超強Google雲端應用：贏家必勝技能與行銷方程式 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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鄭苑鳳

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《深度學習與自然語言處理：從基礎到前沿》 內容簡介 本書旨在為廣大讀者，特別是資料科學家、機器學習工程師、以及對人工智慧領域充滿熱忱的學習者，提供一套全面且深入的深度學習與自然語言處理（NLP）理論與實戰指南。我們不僅會紮實地介紹核心概念，更會探討當前最尖端的模型架構與實際應用案例，確保讀者能夠掌握從基礎數學原理到複雜模型部署的全棧技能。 第一部分：深度學習的基石 本部分將為讀者奠定堅實的理論基礎。我們將從傳統機器學習（如線性迴歸、支持向量機）的回顧開始，快速過渡到神經網路的誕生與演化。 第一章：神經網路的基礎結構 深入解析人工神經元（Perceptron）的工作原理，探討多層感知器（MLP）的結構、激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh）的選擇與影響。重點闡述前向傳播與反向傳播（Backpropagation）的數學推導，這是理解所有深度學習模型的關鍵。我們將使用Python及其主流框架（TensorFlow/PyTorch）展示如何手動計算梯度，以加深讀者對優化過程的直觀理解。 第二章：優化與正則化技術 優化是訓練高效模型的靈魂。本章詳述各種優化器，包括隨機梯度下降（SGD）、動量（Momentum）、Adagrad、RMSProp，以及目前業界廣泛使用的Adam及AdamW。同時，我們將詳盡探討過擬合（Overfitting）的成因與解決方案，包括Dropout、權重衰減（L2/L1正則化）、批次標準化（Batch Normalization）和層次標準化（Layer Normalization）的原理及適用場景。 第三章：卷積神經網路（CNN）的精妙 CNN是處理圖像和序列資料的利器。本章將詳細剖析卷積層、池化層的運作機制，並剖析經典架構如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception及DenseNet的創新點。實戰部分將指導讀者如何利用遷移學習（Transfer Learning），在預訓練模型上進行微調，以解決資源受限下的視覺識別問題。 第二部分：自然語言處理的革命 隨著Transformer模型的崛起，NLP領域經歷了顛覆性的變革。本部分將緊密圍繞現代NLP的發展脈絡展開。 第四章：從詞嵌入到序列模型 在深入探討現代模型前，我們需要理解語言的數值化表示。本章介紹傳統的詞袋模型（Bag-of-Words）及TF-IDF，隨後聚焦於詞向量（Word Embeddings）的發展，包括Word2Vec（CBOW與Skip-Gram）和GloVe。接著，我們將探討循環神經網路（RNN）及其變體——長短期記憶網路（LSTM）和門控循環單元（GRU）在序列建模中的局限性與突破。 第五章：注意力機制與Transformer架構 注意力機制（Attention Mechanism）是現代NLP的基石。本章將從「軟注意力」的概念出發，逐步過渡到Transformer模型的「多頭自注意力」（Multi-Head Self-Attention）機制。詳細解構Transformer的編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）結構，解釋位置編碼（Positional Encoding）的重要性，並提供完整的代碼實作，幫助讀者從底層理解其運算細節。 第六章：預訓練語言模型（PLMs）的生態系統 預訓練語言模型是當前NLP研究的熱點。本章全面梳理BERT家族（BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA）的預訓練任務（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）和微調範式。此外，我們將深入探討生成式模型，如GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的單向架構，以及它們在文本生成、摘要、翻譯等任務中的應用。 第三部分：前沿技術與實戰部署 本部分將目光投向更具挑戰性的應用場景，並討論如何將訓練好的模型轉化為實際可用的產品。 第七章：高級NLP應用與模型微調 探討NLP的實用挑戰，包括命名實體識別（NER）、情感分析（Sentiment Analysis）的細粒度分類、問答系統（QA Systems）的抽取式與生成式實現，以及文本摘要技術。重點教授如何針對特定領域的數據，有效地對大型預訓練模型進行高效微調（如Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）。 第八章：跨模態與圖神經網路的融合 探索深度學習的邊界拓展。本章介紹如何將視覺信息與文本信息結合的跨模態學習（如Visual Question Answering, VQA）。同時，對於需要處理結構化數據的場景，我們將介紹圖神經網路（GNN）的基本概念，包括圖卷積網路（GCN）及其在社交網路分析、推薦系統中的潛在應用。 第九章：模型部署與高效推理 一個優秀的模型必須能夠高效部署。本章將涵蓋模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等模型壓縮技術，探討使用ONNX、TensorRT等工具鏈進行推理優化。我們將演示如何使用Flask或FastAPI搭建模型服務API，並探討在雲端環境（如Kubernetes/Docker）中實現模型可擴展部署的最佳實踐。 附錄：數學與程式設計回顧 提供必要的線性代數、概率論及微積分知識的快速回顧，並確保讀者熟悉使用NumPy進行向量化操作，為後續章節的深入學習提供必要的數學工具箱。 本書的目標是讓讀者不僅理解「如何使用」這些模型，更能透徹領悟「為何如此運作」，從而具備獨立設計、訓練與優化前沿AI系統的能力。本書結構嚴謹，理論與實踐緊密結合，是邁向頂尖AI工程師的必備參考書。