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内容简介：本书共8章，分为三部分。第一部分为深度学习基础篇，包括第1、2章，介绍Python基础、数学基础、深度学习的概念和任务；第二部分为深度学习基本模型篇，包括第3~5章，介绍卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer模型；第三部分为自然语言应用篇，包括第6~8章，介绍词向量、预训练语言模型、词法分析等自然语言处理领域的应用和实践。