React求職特訓營:精選30道實戰決勝題×轉職Q&A無痛提升你的前端面試力出版公司:博碩文化作者:王介德(Danny Wang) 類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版


商品編號：	DCM8328

商品名稱：	React求職特訓營:精選30道實戰決勝題×轉職Q&A無痛提升你的前端面試力出版公司:博碩文化作者:王介德(Danny Wang) 類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書繁體中文版

語系版本：	PDF電子書繁體中文版

運行平台：	PDF電子書,沒有任何平台限制,終身使用

更新日期：	2026-05-01

光碟片數：	1片CD光碟

銷售價格：	$100元

熱門標籤：	React求職特訓營博碩文化王介德電腦資訊程式設計 Danny Wang

圖片說明:

內容說明:

商品資料
作者：王介德(Danny Wang)
出版社：博碩文化
出版年：2024
課程類型：電腦資訊>程式設計
檔案格式：PDF
ISBN：9786264140324

書籍簡介

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！
　　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。

　　【目標讀者】
　　對人工智慧懷抱熱情的初學者與愛好者。
　　希望快速學習、累積人工智慧程式專案經驗的程式設計師和開發者。
　　數學理論強但程式設計經驗有限、想踏入人工智慧領域的學習者。
　　希望參加人工智慧競賽的參賽者。
　　希望了解最新NLP技術發展的技術專業人士。

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「最近進展」，讓你快速上手自然語言處理這一領域。
　　全面理解大型語言模型的奧妙與其相關評估指標。
　　告訴你模型優化技巧，讓你能在競賽中獲取優良名次。
　　讓你擁有工程師的「程式風格」與培育「自學思維」。

專業推薦

　　「對許多人而言，AI技術既熟悉又遙遠，其快速發展加劇了資訊焦慮。在這個背景下，我推薦這本關於生成式AI與大型語言模型（LLM）開發實務的書籍，因為它提供了一個極具深度和廣度的學習資源，無論是剛接觸人工智慧領域的初學者，還是希望深入理解生成式AI的專業人士，都能從中獲得啟發與實踐經驗。本書的特點在於其層層遞進的結構設計，將複雜的理論與實務操作相結合，讓讀者能夠逐步建立起紮實的人工智慧知識體系。」─ 李俊宏，國立高雄科技大學電機工程系資通組教授

　　「本書中的內容並不是單純地傳授如何使用特定工具，而是透過詳細的範例與步驟，讓讀者理解背後的邏輯，書中提供了豐富的實作指導，幫助讀者不只實現模型的搭建，還能深入探討模型優化的細節，這對於那些正在學習如何調整超參數來提高模型效能的讀者來說，尤為重要。本書是一本適合任何階段的讀者閱讀的書籍，無論你是剛入門的學生，還是有一定經驗的開發者，都能在這裡找到進一步提升的機會。」─ 吳宇祈，國立成功大學電機工程系碩士生
作者簡介

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。
章節

書封

推薦序

關於本書

|Chapter 01| 模型該如何理解文字

|Chapter 02| 用數學來告訴你何謂神經網路

|Chapter 03| Pytorch的訓練方式與模型的優化方式

|Chapter 04| 文字也是一種有時間序列的資料

|Chapter 05| 該如何生成文字Seq2seq架構解析

|Chapter 06| 萬物皆可Transformer

|Chapter 07| 站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT

|Chapter 08| 暴力的美學GPT的強大能力

|Chapter 09| 大型語言模型時代的起點

|Chapter 10| 建立屬於自己的大型語言模型

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