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深度學習最佳入門與專題實戰:自然語言處理、大型語言模型與強化學習篇
作者:
陳昭明
分類:
電腦與網路
/
AI•人工智慧
出版社:
深智數位
出版日期:2025/5/21
ISBN:9786267569863
書籍編號:kk0600139
頁數:416
定價:
880
元
一般會員價:
79
折
695
元
特別會員價:
79
折
695
元
書價若有異動,以出版社實際定價為準
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深度學習最佳入門與專題實戰:自然語言處理、大型語言模型與強化學習篇 內容簡介 ★☆★深度學習暢銷好書2025全新改版★☆★ 本書專為想掌握深度學習核心概念卻不希望陷入繁瑣數學推導的讀者而設計,以「以程式設計取代定理證明」為宗旨,透過實作引導理解,縮短學習曲線,提升學習趣味與成就感。 內容著重於演算法的觀念理解,輔以大量圖解說明,捨棄冗長的理論鋪陳,讓讀者能夠輕鬆掌握深度學習的核心原理。全書提供完整範例程式與多種演算法的實務應用,強調實用性與延伸性,期盼能激發讀者靈感,將所學應用於實際專案或產品開發中。 本次改版翻修實作的範例程式,並新增更多應用實例及演算法說明,例如Transformer、Diffusion Model等。 《深度學習最佳入門與專題實戰:自然語言處理、大型語言模型與強化學習篇》內容包括:自然語言處理相關演算法、大語言模型、語音辨識、強化學習等,全面涵蓋深度學習的自然語言處理及強化學習領域。 適合讀者 ►深度學習的入門者:必須熟悉Python 程式語言及機器學習基本概念。 ►資料工程師:以應用系統開發為職志,希望能應用各種演算法,進行實作。 ►資訊工作者:希望能擴展深度學習知識領域。 ►從事其他領域的工作,希望能一窺深度學習奧秘者。
作者簡介 陳昭明 曾任職於IBM、工研院等全球知名企業 IT邦幫忙2018年AI組冠軍 多年AI課程講授經驗
目錄 ►第四篇 自然語言處理 第13 章 自然語言處理的介紹 ▍13-1 詞袋(BOW)與TF-IDF ▍13-2 詞彙前置處理 ▍13-3 詞向量(Word Vector) ▍13-4 GloVe 模型 ▍13-5 中文詞向量 ▍13-6 spaCy 套件 ▍13-7 本章小結 ▍參考資料( References) 第14 章 自然語言處理的演算法 ▍14-1 循環神經網路(RNN) ▍14-2 長短期記憶網路(LSTM) ▍14-3 LSTM 重要參數與多層LSTM ▍14-4 Gate Recurrent Unit(GRU) ▍14-5 RNN 系列模型應用 ▍14-6 股價預測 ▍14-7 股價預測與時間序列分析 ▍14-8 時間序列分析(Time Series Analysis) ▍14-9 Prophet 套件實作 ▍14-10 以ARIMA 預測台股 ▍14-11 以Prophet 預測台股 ▍14-12 加入技術指標 ▍14-13 NLP 其他應用 14-13-1 機器翻譯(NMT) 14-13-2 命名實體識別(NER)8 14-13-3 文本生成(Text generation) ▍14-14 本章小結 ▍參考資料( References) 第15 章 大型語言模型(LLM) ▍15-1 Transformer 演算法 ▍15-2 Transformer 實作 ▍15-3 Transformers 套件實作 ▍15-4 Transformers 模型微調 ▍15-5 大型語言模型測試 ▍15-6 ChatGPT 簡介 15-6-1 ChatGPT 使用者介面 15-6-2 OpenAI API ▍15-7 大型語言模型訓練架構 ▍15-8 大型語言模型導入實務 15-8-1 提示工程(Prompt engineering) 15-8-2 RAG(Retrieval Augmented Generation) 15-8-3 AI Agent 5 ▍15-9 本章小結 ▍參考資料( References) 第16 章 語音辨識 ▍16-1 語音基本認識 ▍16-2 語音前置處理 ▍16-3 TensorFlow/PyTorch 內建語音資料集 ▍16-4 語音深度學習實作 ▍16-5 自動語音辨識(Automatic Speech Recognition) ▍16-6 GMM-HMM 概念說明 ▍16-7 GMM-HMM 實作 ▍16-8 深度學習演算法 ▍16-9 Whisper 套件測試 ▍16-10 本章小結 ▍參考資料( References) ►第五篇 強化學習(Reinforcement Learning) 第17 章 強化學習 ▍17-1 強化學習的基礎 ▍17-2 強化學習模型 ▍17-3 簡單的強化學習架構 ▍17-4 Gymnasium 套件 ▍17-5 貝爾曼方程式(Bellman Equation) ▍17-6 動態規劃(Dynamic Programming)演算法 ▍17-7 值循環(Value Iteration) ▍17-8 蒙地卡羅(Monte Carlo)演算法 ▍17-9 時序差分(Temporal Difference) 17-9-1 SARSA 演算法 17-9-2 Q-learning 演算法 ▍17-10 井字遊戲 ▍17-11 倉庫撿貨系統 ▍17-12 Deep Q-Learning 演算法 ▍17-13 策略梯度(Policy Gradient)演算法 ▍17-14 Stable Baselines3 套件 ▍17-15 其他研究方向 ▍17-16 本章小結 ▍參考資料( References)
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Q1:若我已報名付了1000元訂金,接下來我要做什麼? A:感謝您報名,後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝! Q2:我本身並沒有產品和服務,也沒什麼實務上的經驗,那又能如何賺錢呢?這個課程真的有實際成效嗎? A:我們這個課程共有11項贈品,其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖,它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚,但多數的成功致富者,其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術,而是仰賴借力之術,因為唯有借力才能無中生有!才能快速成長!也才能快速致富!本課程3天共有三套樣版,其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務,也沒有任何資源的情況下,就能快速借力致富的樣版!本課程二位講師都是白手起家,對於沒有實務經驗的新手會格外用心,請放心。 Q3:請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼? A:這是一個強大的系統,而我們送的是體驗版,會提供你Email追客系統。國外有一種函授課程,亦即每幾天發一個課程給學員, 就是用EMAIL追客系統來實踐。EMAIL追客系統簡單的說就是今天有一個客戶在你的網站上購買產品或註冊,系統會自動回覆一封確認信,之後你可以自行設計發送內容和發信時間一次一對多發給客戶,而且每封信還會帶入客戶本身的姓名。讓客戶以為是我們專門為客戶所量身訂作的信件。所以Email追客系統可以讓你培養跟客戶的信任感,進而成交。 Q4:請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼? A:這是一位叫林星?老師的課程,課程售價是9800元,現在免費送給你。此課程包含: ● 何謂資訊型產品? ● 資訊型產品的種類大解析!以及如何組織你的資訊型產品賺錢? ● 如何找到你的利基市場? ● 為什麼錯的利基市場,再好的產品與行銷也很難有效! ● 29個國外已經證實能讓你賺到錢的利基市場! ● 如何確保你做出來的產品客戶會很想購買?以及實際可執行的步驟! ● 創造資訊型產品計劃書 ● 15個步驟建立你的資訊型產品事業 ● E-mail精準行銷的10個法則 ● 10個別人沒有告訴你的有效文案撰寫法則 Q5:請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼? A:此6片DVD定價3200元。內容為《借力淘金!最吸利的鈔級魚池賺錢術》作者之一王紫杰所錄製的DVD,內容為有關網路行銷的知識和技巧,非常豐富且實用,免費送給您。
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