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● NLP專用Python開發環境架設
● 自然語言處理的發展歷程
● 無監督學習的原理與應用及實作
● Pretraing的完整實作
● 文字分類、機器閱讀理解、命名實體辨識
● ChatGPT的原理-文字生成
● 損失函式與模型瘦身

大型語言模型已經成為現代AI的範式,不管是ChatGPT或是llama、Falcon等,這個新興學科是人工智慧時代最熱門的話題,沒有一個有志於AI的人可以忽略這個趨勢。而大型語言模型的基礎,當然就是自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)。自然語言處理主要工作包括了語言理解、語言生成、機器翻譯、語音識別等。目前見的應用非常多,包括了自動化客服、垃圾郵件檢測、社交媒體情感分析、醫療記錄分析、金融預測和新聞摘要等。

總結來說,自然語言處理是一個動態且充滿潛力的領域,它正在不斷改變我們與計算機和數字訊息互動的方式。隨著技術的不斷發展,我們可以期待在更多領域看到 NLP 的創新應用,同時也需要持續關注與其發展相關的倫理和社會問題。本書最重要目的就是將你帶入這個行業,如果你是程式設計師,網頁設計師,又或者是App的開發者,如果不想被人工智慧搶掉工作,加入是最好的選擇。

王志立 自然語言處理工程師,曾在國際與國內的學術會議上發表學術論文多篇,先後在騰訊等多家知名企業從事大數據與人工智慧演算法工作,運作與分享人工智慧相關知識,曾獲多項人工智慧比賽國家級獎項。 雷鵬斌 華為AI演算法工程師,主要從事chatops、知識圖譜的研究與實踐工作,對自然語言處理各項任務有深入的研究。2019-2021年在國內知名競賽的文本分類、命名實體辨識、機器閱讀理解、智慧問答,以及文本生成任務中摘獲大量榮譽。曾參與多項課題研究,在AAAI、《中文資訊學報》等高影響力期刊上發表多篇論文。 吳宇凡 騰訊演算法應用研究員,長期從事業務安全與金融量化相關演算法研究與實務工作,已在國際頂尖期刊發表多篇論文,申請專利數項。