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本書適用于自然語言處理(NLP)和深度學習的新手學習兩個領(lǐng)域中的一些重要的知識點。這兩個領(lǐng)域研究熱點都呈指數(shù)增加。由于本書強調(diào)深度學習和自然語言處理中的代碼實現(xiàn)，這些代碼都是基于PyTorch實現(xiàn)的，因此它也適用于有一定NLP和深度學習基礎(chǔ)的人。由于深度學習和NLP兩個領(lǐng)域中的知識點是非常豐富的，我們在編寫本書的過程中，對知識點進行選擇，不可能覆蓋所有的。對于初學者來說，希望這本書能幫助他們扎實算法基礎(chǔ)。

機器學習，尤其是深度學習，是一門體驗式學科，而不是一門智力科學。本書中，每章都包含大量的端到端示例代碼，幫助讀者扎實算法過程中提升動手能力。自然語言處理（NLP）為解決人工智能問題提供了無限機會，比如亞馬遜Alexa和谷歌翻譯等產(chǎn)品。如果你是NLP和深度學習開發(fā)人員或數(shù)據(jù)科學家，本書將指導讀者如何使用PyTorch（一種基于Python的深度學習庫）來實現(xiàn)這些方法。

作者Delip Rao和Brian McMahon在本書中首先介紹NLP和深度學習算法的一些基礎(chǔ)知識，并基于PyTorch平臺實現(xiàn)對應(yīng)的算法，每章包括幾個代碼示例和插圖。

  閱讀本書，讀者將學會：

    ? 探索計算圖和監(jiān)督學習算法基礎(chǔ)
    ? 掌握PyTorch深度學習庫相關(guān)的基礎(chǔ)知識
    ? 學習傳統(tǒng)的NLP概念和方法
    ?了解構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所涉及的基本思想
    ? 使用embedding來表示單詞，句子，文檔
    ? 探索序列預測、序列生成和序列到序列模型
    ? 了解用于構(gòu)建生產(chǎn)NLP系統(tǒng)的設(shè)計模式