RPA 入門與應用：機器人流程自動化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李坤璋

圖書標籤:

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好的，這是一本關於深度學習與自然語言處理前沿進展的圖書簡介： --- 深度學習與自然語言處理前沿：模型架構、訓練範式與行業實踐 一本全麵梳理當前人工智能領域最熱門、最核心技術的深度實踐指南。 在信息爆炸的時代，如何高效地從海量非結構化數據中提取知識、理解語義、並實現復雜任務的自動化，已成為衡量技術先進性的重要標誌。本書並非聚焦於基礎流程自動化工具的操作手冊，而是深入剖析驅動現代智能係統的“大腦”——深度學習模型及其在自然語言理解（NLU）和生成（NLG）領域中的最新突破。 本書麵嚮的讀者是具備一定編程基礎、對機器學習原理有初步瞭解，並渴望掌握前沿模型技術，將其應用於復雜行業場景的工程師、研究人員、技術架構師以及高階學生群體。我們緻力於提供一個從理論基石到最新架構的完整知識圖譜，確保讀者不僅知其然，更能知其所以然，並能在實際工作中駕馭這些強大的工具。 第一部分：深度學習基石的重塑與泛化 本部分將首先鞏固讀者對深度學習核心範式的理解，但重點將放在當前高性能計算環境下，如何優化和擴展這些基礎模塊以應對超大規模數據的挑戰。 第一章：高效能計算下的神經網絡優化 我們不再停留在基礎的反嚮傳播算法討論，而是深入探討現代GPU/TPU架構下的內存優化技術（如混閤精度訓練、梯度纍積的細微調整），以及如何利用高效的並行化策略（如數據並行與模型並行）來訓練參數量達到韆億級的模型。討論FlashAttention等新型注意力機製如何突破傳統Transformer的二次復雜度瓶頸，實現更長序列的有效處理。 第二章：從RNN到現代序列建模的演進 係統迴顧循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的局限性，重點解析自注意力機製（Self-Attention）的數學原理和幾何直覺。深入剖析Transformer架構的Encoder-Decoder結構如何成為幾乎所有現代NLP任務的基礎骨架，包括其層歸一化（Layer Normalization）和殘差連接（Residual Connections）的關鍵作用。 第三章：預訓練範式的革命：掩碼語言模型與對比學習 詳細解析BERT、RoBERTa等掩碼語言模型（MLM）如何通過自監督學習的方式，高效學習雙嚮上下文信息。同時，引入對比學習（Contrastive Learning）在文本錶示學習中的應用，例如SimCSE，探討如何通過拉近正例、推遠負例，獲得更具辨彆力的低維嵌入空間，這對無監督或少樣本任務至關重要。 第二部分：大型語言模型（LLM）的架構深度剖析 這是本書的核心部分，我們將聚焦於當前主導AI領域的生成式模型，解構其內部運作機製和關鍵創新點。 第四章：LLM的核心架構與規模化挑戰 深入剖析GPT係列模型采用的純Decoder架構，以及如何通過增加層數和上下文窗口大小來實現湧現能力（Emergent Abilities）。重點討論在模型規模不斷增大的背景下，如何解決訓練過程中的梯度消失/爆炸問題，以及模型蒸餾（Model Distillation）和量化（Quantization）技術在部署端的必要性。 第五章：指令微調與人類偏好對齊 理解僅僅依靠海量數據訓練的基座模型（Base Model）如何通過指令微調（Instruction Tuning）轉化為可交互的助手。詳細介紹監督微調（SFT）的流程和數據構建標準。更重要的是，全麵闡述基於人類反饋的強化學習（RLHF）的完整流程：奬勵模型的訓練、PPO算法在LLM上的應用，以及如何在保持模型能力的同時，實現安全、有用和無害的目標對齊。 第六章：高效微調策略：LoRA與PEFT框架 對於資源受限的研究者和企業而言，全量微調LLM是不切實際的。本章將重點介紹參數高效微調（PEFT）技術。詳細講解低秩適應（LoRA）的矩陣分解原理，如何僅訓練極少數新增參數就能達到接近全量微調的效果。同時，比較Prefix-Tuning、Prompt-Tuning等其他PEFT方法的適用場景和性能權衡。 第三部分：高級應用與前沿研究方嚮 本部分將把理論和模型技術轉化為解決實際復雜問題的能力，並探討未來研究的熱點。 第七章：多模態融閤：從文本到視覺與聽覺 探討深度學習如何跨越模態邊界。係統介紹視覺語言模型（VLM），如CLIP和BLIP，它們如何通過跨模態對比學習建立統一的語義空間。講解如何利用Transformer架構處理圖像的Patch嵌入，實現圖文檢索、圖像描述生成等任務。同時，簡要涉及音頻處理中的自監督錶徵學習。 第八章：知識增強與可信賴的生成 大型模型雖然強大，但容易産生“幻覺”（Hallucination）。本章專注於如何通過引入外部知識來提高生成內容的準確性和可信度。詳細講解檢索增強生成（RAG）的完整流水綫，包括高效的嚮量數據庫索引、上下文窗口的動態管理以及如何評估檢索質量對最終生成結果的影響。 第九章：Agentic AI與復雜任務規劃 展望未來的人工智能應用形態——Agent。探討如何利用LLM作為決策核心，結閤思維鏈（CoT）、自我修正（Self-Correction）機製，以及工具使用（Tool Use）能力，使其能夠自主規劃、調用外部API、執行復雜的多步驟任務。分析設計高效的Agentic工作流所麵臨的挑戰和最新研究方嚮。 總結與展望 本書旨在為讀者提供一個“從Transformer到Agent”的全麵技術棧。我們相信，真正的自動化和智能化，源於對底層模型機製的深刻理解和對前沿技術的快速掌握。掌握瞭本書的內容，讀者將能夠自主構建和優化下一代基於深度學習的復雜智能係統，而非僅僅停留在調用API的層麵。 ---