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內容簡介
帶你掌握最前沿的AI技術,成為AI時代的領軍者!
從理論到實踐,自然語言處理必修指南
精通AI × NLP,快速脫穎而出!
【內容簡介】
♔ 深度學習必備:理解AI與NLP理論,從入門到精通
♔ 實戰案例解析:豐富的程式碼實例,培養實戰能力
♔ 模型優化祕訣:掌握最新AI技術,提升模型表現
♔ 全面培訓實戰:初學者或專業人士可精進AI專案程式
本書內容改編自第15屆iThome鐵人賽AI & Data組佳作系列文章《30天內成為NLP大師:掌握關鍵工具和技巧》。本書從基礎理論到實務應用,詳細介紹了自然語言處理的發展過程及相關技術,且循序漸進解釋了AI中的數學原理,如線性代數、矩陣相乘及機率,並將這些理論應用於深度學習模型中。
此外,本書內容還涵蓋了如何建立、訓練及優化自然語言處理模型的實作步驟,並介紹目前最熱門的模型架構,如Transformer、BERT、GPT、LLaMA等,指導讀者如何在實際應用中微調這些模型,以達到最佳效果。對於那些希望參與人工智慧競賽或是提升程式設計技能的讀者,本書也提供大量實例與程式碼,幫助讀者更加理解和掌握這些技術。
【本書特色】
✪理解人工智慧實際上的運作原理以及電腦是如何理解文字資料的。
✪完整介紹自然語言處理的「重要發展」與「最
從理論到實踐,自然語言處理必修指南
精通AI × NLP,快速脫穎而出!
【內容簡介】
♔ 深度學習必備:理解AI與NLP理論,從入門到精通
♔ 實戰案例解析:豐富的程式碼實例,培養實戰能力
♔ 模型優化祕訣:掌握最新AI技術,提升模型表現
♔ 全面培訓實戰:初學者或專業人士可精進AI專案程式
本書內容改編自第15屆iThome鐵人賽AI & Data組佳作系列文章《30天內成為NLP大師:掌握關鍵工具和技巧》。本書從基礎理論到實務應用,詳細介紹了自然語言處理的發展過程及相關技術,且循序漸進解釋了AI中的數學原理,如線性代數、矩陣相乘及機率,並將這些理論應用於深度學習模型中。
此外,本書內容還涵蓋了如何建立、訓練及優化自然語言處理模型的實作步驟,並介紹目前最熱門的模型架構,如Transformer、BERT、GPT、LLaMA等,指導讀者如何在實際應用中微調這些模型,以達到最佳效果。對於那些希望參與人工智慧競賽或是提升程式設計技能的讀者,本書也提供大量實例與程式碼,幫助讀者更加理解和掌握這些技術。
【本書特色】
✪理解人工智慧實際上的運作原理以及電腦是如何理解文字資料的。
✪完整介紹自然語言處理的「重要發展」與「最
作者簡介
黃朝隆
國立高雄應用科技大學電機工程系碩士班,專攻電機與資訊工程。在學期間積極參與多項學術研究和實務專案,並將這些經驗應用於各類競賽,曾取得AI CUP亞軍及專題競賽等優異成績。
作者致力於將複雜的概念,以簡潔和易於理解的方式傳遞給他人。除了學術上的成就,作者也熱衷於教育工作,不僅在國內擔任家教,更曾在國外擔任碩士生的程式語言家教。強調自主學習的重要性,希望培養學生的自學能力,幫助他們發現自己的學習節奏與興趣所在,透過設計具挑戰性且實用的課程,讓學生不僅能掌握理論知識,更能培養獨立思考與解決問題的能力。
作者致力於將複雜的概念,以簡潔和易於理解的方式傳遞給他人。除了學術上的成就,作者也熱衷於教育工作,不僅在國內擔任家教,更曾在國外擔任碩士生的程式語言家教。強調自主學習的重要性,希望培養學生的自學能力,幫助他們發現自己的學習節奏與興趣所在,透過設計具挑戰性且實用的課程,讓學生不僅能掌握理論知識,更能培養獨立思考與解決問題的能力。
「iThome鐵人賽」系列
全系列作共68冊
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