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本书适用于自然语言处理(NLP)和深度学习的新手学习两个领域中的一些重要的知识点。这两个领域研究热点都呈指数增加。由于本书强调深度学习和自然语言处理中的代码实现，这些代码都是基于PyTorch实现的，因此它也适用于有一定NLP和深度学习基础的人。由于深度学习和NLP两个领域中的知识点是非常丰富的，我们在编写本书的过程中，对知识点进行选择，不可能覆盖所有的。对于初学者来说，希望这本书能帮助他们扎实算法基础。
机器学习，尤其是深度学习，是一门体验式学科，而不是一门智力科学。本书中，每章都包含大量的端到端示例代码，帮助读者扎实算法过程中提升动手能力。自然语言处理（NLP）为解决人工智能问题提供了无限机会，比如亚马逊Alexa和谷歌翻译等产品。如果你是NLP和深度学习开发人员或数据科学家，本书将指导读者如何使用PyTorch（一种基于Python的深度学习库）来实现这些方法。
作者Delip Rao和Brian McMahon在本书中首先介绍NLP和深度学习算法的一些基础知识，并基于PyTorch平台实现对应的算法，每章包括几个代码示例和插图。
阅读本书，读者将学会：
• 探索计算图和监督学习算法基础
• 掌握PyTorch深度学习库相关的基础知识
• 学习传统的NLP概念和方法
•了解构建神经网络所涉及的基本思想
• 使用embedding来表示单词，句子，文档
• 探索序列预测、序列生成和序列到序列模型
• 了解用于构建生产NLP系统的设计模式
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