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 在過去的幾年里，人工智能在語言能力方面取得了驚人的新進展。由深度學習的快速進步所推動，語言AI系統在編寫和理解文本方面的能力比以往任何時候都要好。這一趨勢促成了新功能、產品乃至整個行業的崛起。通過這本書，Python開發者將學習到使用這些能力所需的實用工具和概念。你將學習如何利用預訓練的大型語言模型的力量，用于像文案寫作和摘要等用例；創建超越關鍵詞匹配的語義搜索系統；構建分類和聚類文本的系統，以實現對大量文本文檔的可擴展理解；以及使用現有庫和預訓練模型進行文本分類、搜索和聚類。這本書還將向你展示如何：

• 構建高級LLM管道以聚類文本文檔并探索它們所屬的主題
• 使用像密集檢索和重排方法構建超越關鍵詞搜索的語義搜索引擎
• 學習這些模型可以提供價值的各種用例
• 理解底層變換器模型如BERT和GPT的架構
• 更深入地理解LLMs是如何被訓練的
• 理解不同的微調方法是如何優化特定應用中的LLMs的（生成模型微調、對比微調、提示學習等）
• 使用諸如生成模型微調、對比微調和提示學習等方法，為特定應用優化LLMs

變革性人工智能提供了人工智能領域最新趨勢、挑戰、應用和機遇的全面概述。本書覆蓋了AI研究的最新進展，包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺和機器人技術，并探討了這些技術如何轉變各個行業和領域，如醫療保健、金融、教育和娛樂。

書中還討論了AI廣泛采用所帶來的挑戰，包括倫理問題、偏見以及對工作和社會的影響。它提供了如何緩解這些挑戰的見解，以及如何設計負責任、透明和可信的AI系統。

本書對AI未來提供了前瞻性的觀點，探索了可能塑造AI創新下一個十年的新興趨勢和應用。它還為企業和個人提供了如何利用AI的力量創造新產品、服務和機遇的實用指導。 總體而言，本書是任何希望在快速發展的人工智能領域保持領先地位，并理解這一變革性技術在未來幾年對我們生活影響的人必讀的書籍。 關于作者： 阿赫邁德·巴納法教授在研究、運營和管理方面擁有豐富的經驗，專注于物聯網、區塊鏈、網絡安全和AI。他是舊金山市和縣頒發的榮譽證書、馬薩諸塞大學洛厄爾分校頒發的哈斯克爾杰出教學獎以及圣何塞州立大學作者與藝術家獎的獲得者。2018年，他被領英評為第一科技聲音、科技預言家和影響者，他的研究成果曾被福布斯、IEEE和麻省理工學院技術評論等刊物報道，且接受了ABC、CBS、NBC、CNN、BBC、NPR、NHK、FOX和華盛頓郵報的采訪。他是麻省理工學院技術評論全球小組的成員。他的書《使用區塊鏈和人工智能（AI）保護和智能物聯網（IoT）》獲得了三個獎項：圣何塞州立大學作者與藝術家獎、所有時間最佳技術書籍之一獎、所有時間最佳AI模型書籍之一獎。他的第二本書《區塊鏈技術與應用》獲得了圣何塞州立大學作者與藝術家獎、最佳新私有區塊鏈書籍之一獎，并已在斯坦福大學和美國其他著名學校使用。另一本書《量子計算》將于2023年出版。他在萊海大學學習電氣工程，在哈佛大學學習網絡安全，在麻省理工學院學習數字化轉型。

《自然語言處理應用中的情感分析的計算智能》通過詳細技術覆蓋基于AI的情感分析方法，為這一問題提供了解決方案。本書的作者為讀者提供了對挑戰及其解決方案的深入了解，包括來自全球各地的案例研究和實際場景。涵蓋了科學和企業應用的開發，這將幫助計算機科學家構建實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統。隨著大數據的大幅增加，計算智能方法已成為自然語言處理和情感分析在廣泛的決策應用領域中的必需品。 包括基本概念、技術解釋和案例研究，以深入解釋情感分析 幫助計算機科學家開發實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統 為讀者提供了基于AI的情感分析的實際開發應用，包括利用遷移學習進行疫情醫療數據的觀點挖掘、利用神經網絡在人機交互中檢測諷刺以及利用隨機森林算法進行情緒檢測 評論 最全面、最技術的指南，用于開發基于NLP和計算智能方法的AI基情感分析系統 封底介紹 近年來，情感分析在幾乎所有在線應用中變得越來越重要。情感分析在很大程度上依賴于人工智能（AI）技術，其中計算智能方法有助于推導出人類的觀點/情感。隨著大數據的大幅增加，計算智能方法已成為自然語言處理和情感分析在廣泛的決策應用領域中的必需品。情感分析的應用是巨大的，范圍從商業到生物醫學和臨床應用。然而，AI方法和情感分析的結合在文獻中是最罕見的商品之一。文獻要么更重視應用本身，要么更重視AI/CI方法。《自然語言處理應用中的情感分析的計算智能》通過詳細技術覆蓋基于AI的情感分析方法，為這一問題提供了解決方案。作者為讀者提供了對不同類型情感分析的挑戰和解決方案的深入了解，包括來自全球各地的案例研究和實際場景。涵蓋了科學和企業應用的開發，這將幫助計算機科學家構建實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統。

《自然語言處理深度學習》教你如何使用Python和Keras深度學習庫創建高級NLP應用。您將學習使用最先進的工具和技術，包括BERT和XLNET、多任務學習和基于深度記憶的NLP。精彩的示例為您提供了各種真實的NLP應用程序的實際操作經驗。另外，詳細的代碼討論向您展示了如何使每個示例適合您自己的使用!

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近幾十年來，計算機一直在努力理解語言。在語言學、計算機科學、統計學和機器學習等學科的支持下，計算語言學或自然語言處理(NLP)領域在眾多科學期刊、會議和行業積極參與的支持下，已經全面發展起來。像谷歌、Facebook、IBM和微軟這樣的大型科技公司似乎已經把他們在自然語言分析和理解方面的努力放在了優先位置，并逐步為自然語言處理社區提供數據集和有用的開源軟件。目前，深度學習正日益主導著自然語言處理領域。

對于渴望加入這一激動人心的領域的人來說，面向深度學習的NLP社區的新發展速度之快可能會讓人望而生畏。一方面，描述、統計和更傳統的機器學習方法與深度學習神經網絡的高度技術性、程序性方法之間似乎存在很大的差距。本書旨在通過對NLP深度學習的簡單介紹，來彌合這一差距。它的目標是學生、語言學家、計算機科學家、從業者以及所有對人工智能感興趣的人。讓我們把這些人稱為NLP工程師。當我還是一名學生的時候，當時缺乏系統的計算語言學課程，我幾乎拼湊了一個個人的——而且必然是不完整的——NLP課程。這是一項艱難的工作。我寫這本書的動機是為了讓有抱負的NLP工程師的旅程更容易一些，并通過向您介紹基于深度學習的NLP的基礎知識，給您一個領先的開始。

本書將為您全面介紹深度學習應用于各種語言分析任務，并輔以實際操作代碼。明確地將計算語言學的常青樹(如詞性標記、文本相似性、主題標記和問題回答)與深度學習聯系起來，將幫助您成為熟練的深度學習、自然語言處理(NLP)專家。除此之外，這本書還涵蓋了最先進的方法來挑戰新問題。

第1部分由第1、2和3章組成，介紹了深度學習的歷史、面向NLP的深度學習的基本架構及其在Keras中的實現，以及如何使用嵌入和流行的嵌入策略表示用于深度學習的文本。第2部分由第4、5和6章組成，重點是用深度學習評估文本的相似性，用帶有記憶的問答模型處理長序列，然后將這種記憶模型應用于其他NLP。第3部分由第7、8、9和10章組成，首先介紹神經注意，然后使用transformer轉到多任務學習的概念，最后實際使用BERT并檢查它產生的嵌入。

面向數據編程是介紹面向數據范式的獨一無二的指南。這種開創性的方法用通用的不可變數據結構表示數據。它簡化了狀態管理，簡化了并發性，并消除了在面向對象代碼中會發現的常見問題。這本書通過對話、代碼片段和圖表展示了強大的新思想，幫助您快速了解關于DOP的偉大之處。最重要的是，該范例與語言無關，您將學習編寫可以用JavaScript、Ruby、Python、Clojure實現的DOP代碼，也可以用傳統的OO語言(如Java或c#)實現。

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面向數據的編程是為了幫助開發人員降低他們構建的系統的復雜性而編寫的。本書中的思想主要適用于操作信息的系統，如前端應用程序、后端Web服務器或Web服務。

這本書講述了一個故事，說明了面向數據編程(DOP)的價值，以及如何在現實生產系統中應用它的原則。我的建議是跟著故事走，按順序讀各個章節。然而，如果有些章節比其他章節更能激發你的好奇心，請注意，第一部分和第7部分的材料是需要理解第二和第三部分的。在本書中，我們使用Lodash ()來說明如何使用泛型函數操作數據。如果您正在閱讀的代碼片段使用的是您不熟悉的Lodash函數，您可以參考附錄D來理解函數的行為。第1部分，靈活性，包含六個章節，重點介紹了傳統面向對象編程(OOP)的挑戰，并將面向數據編程(DOP)放在中心位置，揭示了如何使用DOP的基本原則來構建靈活的系統。這些章節是這樣排列的:

• 在第一章“面向對象編程的復雜性”中，我們將討論面向對象編程的復雜性。然后，我們的DOP傳奇開始了!聽一聽高級開發人員Theo和他前途無量的同事Dave之間的對話。對Theo與OOP的復雜性作斗爭感到同情，并發現嘗試不同編程范式的一個極好的理由。

• 第二章，代碼和數據的分離，我們的朋友Theo正在尋找一種解決方案，可以降低系統的復雜性，增加系統的靈活性。他的工作有危險。Joe是一位經驗豐富的開發人員，他有一個答案——dop。了解DOP原則#1如何幫助降低信息系統的復雜性。

• 第三章，基本數據操作，探討了如何通過應用DOP原則#2，將數據從類剛性的封裝中解放出來，并使用泛型函數自由地操作它。Vive la革命!

• 第四章，狀態管理，通過多版本方法探索狀態管理，通過將系統恢復到以前的狀態，讓我們回到過去，因為在DOP中，狀態只是數據。時間旅行是真實存在的!

• 第五章，基本并發控制，通過應用樂觀并發控制策略，幫助我們在并發系統中獲得高的讀寫吞吐量。不需要玫瑰色的眼鏡!

• 第六章，單元測試，提供了一杯咖啡…與喬!我們的朋友Joe證明了面向數據的代碼單元測試非常簡單，你可以在咖啡店里完成它。喝杯茶，了解一下為什么它如此簡單——即使是突變!當你和Joe一起寫DOP單元測試的時候。它很酷豆!

第2部分 (可擴展性)演示了如何大規模構建DOP系統，重點關注數據驗證、多線程環境、大型數據集合、數據庫訪問和web服務。需要超大的系統?沒問題!

• 第7章，基本數據驗證，教我們如何確保數據進出我們的系統是有效的，只是以防萬一…因為，正如Joe所說，您不必在DOP中強制驗證數據，但是在需要時可以驗證。驗證還是不驗證，這是一個問題!

• 第8章，高級并發控制，在我們的朋友Joe分解原子機制的實現細節之后，我們將學習如何在不使用任何鎖的情況下以線程安全的方式管理整個系統狀態。你根本不知道從原子到原子的復雜性!

• 第9章，持久數據結構，轉移到一個更學術的環境，我們的朋友Joe揭示了一個更安全、更可伸縮的方式來保持數據不變性的內部細節，以及如何有效地實現它，無論數據大小。現在開始上課!

• 第10章，數據庫操作，教我們如何表示、訪問和操作數據庫中的數據，并提供額外的靈活性，你猜對了!表示“不”的復雜性。?第11章，Web服務，讓我們發現與Web服務通信的簡單性。我們會學到喬說的“我們應該像構建外部那樣構建系統的內部”是什么意思。

第3部分，可維護性，介紹高級數據驗證、多態、有效代碼和調試技術的DOP技術，這些技術在團隊中工作時非常重要。歡迎加入我們的團隊!

• 第12章，高級數據驗證，允許我們發現未來事物的形狀。在這里，您將學習如何在數據在系統內部流動時驗證數據，通過定義函數參數和返回值的預期形狀，從而簡化開發。

• 第13章，多態性，帶我們和Theo和Dave一起上了一節鄉下的課——一個適合與動物玩耍的地方，并通過多重方法學習沒有對象的多態性。

• 第十四章，高級數據操作，讓我們看到Dave和Theo如何應用Joe的明智建議，在他們創建自己的數據操作工具時，將乏味的代碼變成有說服力的代碼。本末倒置。“——又是喬送的寶石!”

• 第十五章，調試，把Dave和Theo帶到博物館最后一次“歡呼”，因為他們創造了一個創新的解決方案來重現和修復錯誤。

生物、醫學和生物化學已經成為以數據為中心的領域，深度學習方法正在為這些領域帶來突破性的成果。這本《深度學習生物醫學》，從機器學習從業者和數據科學家尋求方法知識，以解決生物醫學應用。

隨著國際知名專家的貢獻，本書涵蓋了廣泛的生命科學應用的基本方法，包括電子健康記錄處理，診斷成像，文本處理，以及組學數據處理。本書包括化學信息學和生物醫學交互網絡分析。在生命科學中使用數據驅動的方法，還需要仔細考慮相關的社會、倫理、法律和透明度挑戰，這在本書的最后章節中有介紹。

//www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/q0322#t=aboutBook

這本書的組織遵循應用智能信息處理系統到生物醫學問題的進展，到在現代機器學習和生命科學之間的十字路口的更近期的研究主題。最后，我們將討論擴展到在生物和醫學中采用深度學習技術的社會、倫理和法律影響，這些技術通常在可信人工智能的統一術語下進行討論。

第二章通過介紹文獻中考慮的一般深度學習策略的分類，對醫學影像的深度學習領域進行了全面的介紹。對腦成像應用的詳細分析補充了這一廣泛的討論，對該領域中最相關的工作進行了廣泛的回顧，并對相關數據集進行了清晰組織的索引。最后，它確定了要解決的關鍵挑戰，以便在臨床實踐中簡化深度成像方法的適用性。

第三章重點討論了深度學習時代挖掘電子健康記錄的演變，討論了它們作為構建真正個性化診斷、治療和護理的跳板的關鍵作用。電子健康病歷(EHR)記錄了人們健康信息，積累在海量的結構化和非結構化數據倉庫中，這不僅為利用深度學習模型構建的預測和探索性技術提供了無與倫比的機會，也帶來了挑戰。本章從調研EHR的起源和演變到它們的現狀。然后，對深度學習的主要應用進行了分析，考慮到廣泛類別的監督和無監督任務，包括疾病預測、疾病表型、患者分層和臨床記錄理解。

第四章通過逐步介紹自然語言技術在生物醫學領域的使用，擴展了理解人類語言的主題。這一章首先介紹了自然語言處理(NLP)領域的主要概念和方法。然后深入探討NLP在生命科學中的應用。方法論的調研很好地補充了可用資源的準確索引，包括語言語料庫，軟件庫，以及預訓練的語言模型，包括通用和特定領域。

第五章采用垂直路線，介紹一種方法，代謝驅動的潛在空間學習基因表達數據。這一章討論了深度生成模型如何提供一個有效的無監督的方法，以獲得新的洞察到基因表達數據的結構。特別地，它關注的是如何通過模型學習的神經表示可以基于在代謝模型形式下可用的先驗知識加以約束。

第六章集中在化學信息學的深度學習，并解決了在計算機科學和化學之間的十字路口的長期研究領域。它討論了化合物如何找到它們的自然計算表示為圖形結構的數據，其中原子和它們的屬性是由分子圖的頂點編碼的，而邊表示原子鍵和它們的特征。通過構建這樣的表示，本章介紹了結構化數據自適應處理的深度學習的生動領域，它包含了能夠在其豐富的結構化表示中處理信息的學習模型。然后，它移動到分析化學信息學領域的兩個相關應用:從分子結構的性質預測和生成式深度學習模型的從頭設計藥物。

第七章重點介紹了網絡生物學的深度學習方法，在某種意義上，通過引入更大尺度的圖(即網絡)來建模生物過程中交互的復雜性，這自然補充了第6章中關于結構化數據分析的討論。

第八章將重點從應用驅動的挑戰轉向以人為中心的視角，詳細闡述了醫學和醫療健康中可解釋的深度學習的需求。

第九章總結了這本書的道德，社會和法律問題在醫療保健的深度學習的批判性分析。這一章不僅贊揚了人工智能倫理的重要性，而且從實踐的角度審視了這一主題，分析了醫療領域深度學習的倫理和法律指導方針的含義。特別關注歐洲關于可信AI的指南，以及相關AI應用生命周期的實現。本章最后對深度學習中的偏見、公平和隱私進行了技術上的深入探討。

可解釋性AI是打開AI黑盒的解釋性技術的實踐指南。本實用指南將前沿研究簡化為透明和可解釋的AI，提供實用的方法，您可以輕松地用Python和開源庫實現。從所有主要的機器學習方法的例子，這本書演示了為什么AI的一些方法是如此的不透明，教你識別你的模型已經學習的模式，并提出了建立公平和公正的模型的最佳實踐。當你完成這一任務時，你將能夠提高你的AI在訓練中的表現，并構建魯棒系統來抵消偏差、數據泄漏和概念漂移帶來的錯誤。

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隨著圖像識別、自然語言理解和桌面游戲等領域的突破，人工智能和機器學習正在徹底改變醫療、制造、零售和金融等各個行業。隨著復雜的機器學習模型被部署到生產中，理解它們變得非常重要。缺乏深刻的理解會導致模型傳播偏見，我們在刑事司法、政治、零售、面部識別和語言理解中都見過這樣的例子。所有這些都對信任產生不利影響，從我的經驗來看，這是企業抵制在整個企業部署人工智能的主要原因之一。解釋人工智能是研究和行業的一個熱門話題，因為現代機器學習算法是黑盒，沒有人真正了解它們是如何工作的。此外，在GDPR的“解釋權”下，歐盟現在有解釋人工智能的規定。因此，對于人工智能從業者來說，可解釋性人工智能是一個非常重要的話題。有一些資源可以與這個活躍的研究領域保持同步，如調研論文、博客文章和一些書籍，但沒有一個單一的資源涵蓋所有對實踐者有價值的重要技術。也沒有關于如何實現這些尖端技術的實用指南。本書旨在通過提供對可解釋性技術的簡化解釋，以及如何在Python中使用開放的公共數據集和庫實現這些技術的實用指南，來填補這一空白。本書將展示代碼片段，并分享源代碼，以便您跟隨和再現書中的圖形和視覺效果。這本書旨在為您提供實現和部署最先進的可解釋性技術的實用技巧。具備概率論、統計學、線性代數、機器學習和Python的基本知識。

深度學習在許多領域已經取得了顯著的成果。現在它在科學領域掀起了波瀾尤其是在生命科學領域。這本實用的書教導了開發人員和科學家如何將深度學習用于基因組學、化學、生物物理學、顯微學、醫學分析和其他領域。

理想的實踐開發人員和科學家準備將他們的技能應用于科學應用，如生物學，遺傳學，和藥物的發現，這本書介紹了幾個深度網絡原語。您將跟隨一個案例研究，研究如何設計將物理、化學、生物學和醫學結合在一起的新療法——這個例子代表了科學界最大的挑戰之一。

學習在分子數據上執行機器學習的基礎知識

• 理解為什么深度學習是遺傳學和基因組學的強大工具
• 應用深度學習來理解生物物理系統
• 簡單介紹一下DeepChem的機器學習
• 使用深度學習來分析微觀圖像
• 使用深度學習技術分析醫學掃描
• 了解變分自編碼器和生成對抗網絡
• 解釋你的模型在做什么以及它是如何工作的