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書名：全面掌握生成式AI與LLM開發實務：NLP×PyTorch×GPT輕鬆打造專屬的大型語言模型（iThome鐵人賽系列書）
書號：MP22425 作者：黃朝隆 著 ISBN： 978-626-333-968-2
定價：NT$620元 印刷：單色 頁數：256頁
書籍規格：17*23 上市日：2024/10/18 譯者：(無)
學習定位：初階 本書附件：網路下載範例檔  
前往購買 >> 蝦皮購物 類別：電腦技術  
       
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    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！

    【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



    【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」。

    【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。
 
    |Chapter 01| 模型該如何理解文字
    1.1 Tokenizer介紹
    1.2 文字向量化的方式
    1.3 程式實作：建立BPE Tokenizer
    1.4 本章總結

    |Chapter 02| 用數學來告訴你何謂神經網路
    2.1 自然語言模型是如何運行的
    2.2 程式實作：手刻NLP神經網路
    2.3 本章總結

    |Chapter 03| Pytorch的訓練方式與模型的優化方式
    3.1 模型的優化方式
    3.2 Pytorch介紹與安裝
    3.3 程式實作：建立訓練器
    3.4 本章總結

    |Chapter 04| 文字也是一種有時間序列的資料
    4.1 循環神經網路
    4.2 LSTM（Long short-term memory）
    4.3 GRU（Gated Recurrent Unit ）
    4.4 程式實作：IMDB影評情緒分析
    4.5 本章總結

    |Chapter 05| 該如何生成文字Seq2seq架構解析
    5.1 Seq2Sqe 介紹
    5.2 Seq2Sqe + Attention
    5.3 程式實作：中英翻譯模型
    5.4 本章總結

    |Chapter 06| 萬物皆可Transformer
    6.1 Transformer介紹
    6.2 Transformer Encoder
    6.3 Transformer Decoder
    6.4 程式實作：新聞文字摘要
    6.5 本章總結

    |Chapter 07| 站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT
    7.1 預訓練模型
    7.2 模型微調
    7.3 BERT
    7.4 程式實作：使用SQuAD做QA問答
    7.5 本章總結

    |Chapter 08| 暴力的美學GPT的強大能力
    8.1 GPT-1
    8.2 GPT-2
    8.3 GPT-3
    8.4 程式實作：用生成式AI來回答問題
    8.5 本章總結

    |Chapter 09| 大型語言模型時代的起點
    9.1 InstructGPT
    9.2 ChatGPT
    9.3 ChatGPT API申請方式
    9.4 程式實作：打造個人的Linebot助手
    9.5 本章總結

    |Chapter 10| 建立屬於自己的大型語言模型
    10.1 LLaMA
    10.2 QLorA
    10.3 NEFtune
    10.4 程式實作：用LLaMA 3訓練聊天機器人
    10.5 本章總結
 
    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。
 
 
 		  
     

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