我的第一本越南語發音【QR碼行動學習版】 ：最多第二外語、語言中心、網路課程指定教材！（附QR碼線上音檔, 唯一含南北音✕可線上隨掃隨聽） (1版)

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【簡介】 最多越南語機構及老師指定使用！最好學的越南語入門書 南北音全收錄，最詳盡的越南語發音學習書 全新QR碼設計，只要手機一掃，任何地方都能學 學習變得「更簡單」、「更有效率」了！   零基礎、半生不熟、想要更加肯定正確性的人 通通都適用的越南語發音書!   輕鬆學會越南語「自然發音」， 達到「看字讀音」瞬間說出正確越南語！ 聽到基礎句子或單字也能立刻拼寫出來！   清楚講解＋豐富練習，自我學習、老師授課都很實用 從發音、筆順、單字，一步一步穩紮穩打，有效率穩固學習根基！   南越、北越的腔調差異書中全部都能看、能聽、能學得到！ gi,d…等發音及問聲、跌聲、重聲聲調的南北差異不再困擾   　　■ 越南語的發音很困難，但這次絕對不會再失敗 　　越南語與中文同屬孤立語種，一般的表達法及文法上大致相近。當進階學到一個程度後，對於母語為中文的人而言會感到愈來愈容易。但是，在學習初階的第一關「發音」時，往往就已經會讓許多的學習者信心倍感受挫，甚至就此放棄了學習越南語的行動。但事實上，「發音」是越南語的第一關，也是最難過的一關，因為它有許多聽起來相似的子音、母音及尾音的發音方式，對於初學者而言，很多音聽起來會覺得根本就是一樣的，到底要怎麼分才好呢？   　　會造成上述情況的原因很單純，其實就是因為「不熟悉」。目前普遍的越南語初級學習模式，多半仍以看到一個字母後只唸一、兩次就帶過去，然後快速進入短句、會話學習的為多，最難的關卡卻以最簡略的方式帶過，如此便容易陷入記東忘西的窘境裡。因此，目前在台灣越南語教學界的人氣老師阮秋姮，特別撰寫此書補足這方式的缺漏，針對各個不同發音除了有教學的引導外，亦包括了反覆書寫、聽力、閱讀等各種練習，紮實地學好越南語發音，穩固你的越南語基礎能力。   　　■ 應用聽說讀寫、正確學會越南語 　　學習方法A：【眼看、耳聽、手寫、開口唸、牢記】 　　善用書中提供的發音引導及習字帖。首先用眼看記住字母，然後參考字母下方的「發音參考」，對這個字母的發音有點概念後，掃瞄QR碼的線上音檔來聽，請反覆多聽幾次，並建議同步作下述兩項練習：   　　① 聽的時候同步在習字帖上書寫。 　　② 聽的時候同步開口跟著唸。   　　學習方法B：【透過反覆的練習，讓對發音的印象滾瓜爛熟】 　　當發音學到一定的量時，請透過書中準備的「應用練習」單元，各項聽寫、填充、連連看等題目進行練習。此練習方式可以讓你在許多相似的發音中逐漸地釐清字母、聲調等不同之處。以上的方式皆有能夠讓你對發音的印象加深，甚至於能讓你感到它會變得像母語一樣熟悉。   　　■ 依個人的需求不同，北音、南音都學得到 　　越南語中的北音、南音這兩大應用音系各自分明。故本書為了便利你的需求，所有內容同步收錄北音、南音的錄音及字彙、練習。不論你學習越南語是為了去北越還是南越，本書都能完全滿足你的需求。   本書特色   　　◆特點一：利用聽、讀、寫熟記字母不會忘 　　每一個越南文字母除了可聽線上音檔之外，皆附有【發音參考】及【習字帖】。透過發音參考裡的發音說明引導及親手書寫練習（包括大寫及小寫），即可加深印象，便到全方位的學習效果。   　　◆特點二：以圖解單字加深對字母的印象 　　字母學成後，如果沒有意義，要記並不容易。所以每單元書中習字帖的右頁，馬上有用所學字母拼出來的越文單字，並且有該單字的圖解以加深記憶。不但能學到新的單字，也能在學單字的同時，依其結構強化對字母的熟悉度。   　　◆特點三：諸多像遊戲的小練習，精通越南語發音的另一場華麗的重頭戲 　　平均每學習完兩個單元後，就會進行有趣的應用練習，包括： 　　●聽力測驗①：聽線上音檔的發音，並在空白處寫出自己所聽到的正確的音。 　　●聽力測驗②：聽線上音檔的發音，並在預設答案中選出正確的音。 　　●大小寫轉換：看題目的字母，將相對為大寫或小寫的部分填入空白中。 　　●克漏字：將單字裡挖空的越文字母填進去。 　　●選擇練習：依照中文，從兩組相仿的單字中找出正確的單字，加強對單字的判斷力。 　　●連連看：依照圖示，連出正確的單字。   　　◆特點四：惱人的越南語六種聲調將不再困難 　　越南語的聲調也是讓初學者很困擾的事，所以本書分別從六種聲調中廣泛地再列更多單字並加強聲調練習： 　　●聲調符號標記：聽線上音檔的發音，學習標出正確的聲調符號。 　　●短句聲調練習：聽線上音檔的發音，圈出短句中當課所練習之聲調。 　　●長文聲調練習：聽線上音檔的發音，圈出長文中當課所練習之聲調。   　　◆特點五：總複習，將學過的單字再複習一遍，再次加深越南語發音的學習印象 　　●單字記憶大考驗：看中文，並在挖空處填入正確的越南文。並再重新寫一次，加深印象。 　　●選擇練習：看圖找出正確的越南文。   　　◆特點六：不光只是學會發音，更掌握基本越南語應用 　　本書並不是教完越南語發音就沒事了！在發音全部都學會之後，不學一些簡單的表達應用怎麼行！本書還準備了越南語的基本會話及表現，只要發音全部學會，學會這些新課都不是問題： 　　●打招呼對話 　　●數字講法 　　●身體表達 　　●詢問這個是什麼？ 　　●越南語基本形容詞及動詞的說法   　　◆特點七：史上最強，越南語發音辭典 　　也許你已經學會了發音，但是在學習的初期，你看到某個越南字要唸的時候是否還是怕怕的呢？不用擔心，本書相當便利地將越南語中，所有常用字及其發音全部都整理出來，並附有正確發音的發發音檔案（含北音及南音）以供隨時查找。當你看到不確定怎麼唸的字，或是要表達但沒自信的話，可以在這裡查到你想要唸出來的字，聽完後，跟著唸就行了。   　　【QR碼線上音檔特色】 　　越南籍作者親身示範標準發音，只要跟著唸效果超乎你的想像   　　特點一：北、南音完全收錄 　　越南語依地區不同，發音特色也不盡相同，其中以河內市流通為主的北音及胡志明市流通為主的南音兩相分庭抗禮。因此，本書MP3特別正式聘請越南籍配音員標準發聲，同收錄北方、南方兩大音系的錄音教學。讓你可以自由依交談對象或使用目標，滿足你所需要的學習需求。只要跟著唸效果超乎你的想像。   　　特點二：越籍配音員的正確發音 　　QR碼線上音檔模擬了真實的場景。除了聽得到越南人道地的語調之外，讓聽覺學習更加「聲」歷其境。   　　特點三：音檔隨刷隨聽 　　書內音檔全部以QR碼掃描方式提供，只要用手機一掃就能聽。另外提供可將全書MP3一次完整下載的QR碼，不需額外安裝自己不熟悉的播放APP才能聽，省去每次聽音檔都要掃描的麻煩。（註：打包下載檔案為ZIP壓縮檔，請先安裝解壓縮程式或APP再行下載，由於iOS系統對檔案下載的限制，iPhone用戶在掃描出現「不支援的檔案類型」後點擊右上角的三點，之後選擇「開啟方式」，請等待手機轉圈完畢後，選擇「儲存到檔案」。即可在「檔案APP」內執行解壓縮。）【目錄】 前言 漢越詞介紹 字喃 越南語概論 越南語的字母表 母音與子音的結合 如何用電腦登打越南文字？ 聲調 Part 1 越南語母音練習 ・母音練習-a,ă,â,e,ê,i ・母音練習-y,o,ô,ơ,u,ư ・雙母音練習-ai,ay,ây,ao,au,âu ・雙母音練習-eo,êu,ia,iu,oa,oe ・雙母音練習-oi,ôi,ơi,ua,uê,ui ・雙母音練習-uơ,uy,ưa,ưi,ưu ・三母音練習-iêu,yêu,oai,oay,oeo,uây ・三母音練習-uôi,ươi,ươu,uya,uyu Part 2 越南語子音練習 ・子音練習-b,c,d,đ,g,gh ・子音練習-h,k,l,m,n ・子音練習-r,s,t,v,x ・子音練習-ph,qu,ch,tr,gi ・子音練習-kh,ng,ngh,nh,th Part 3 越南語尾音練習 ・尾音練習-ac,ăc,âc,ec ・尾音練習-oc,ôc,uc,ưc ・尾音練習-iêc,oac,oăc,uôc,ươc ・尾音練習-am,ăm,âm,em,êm ・尾音練習-im,om,ôm,ơm,um ・尾音練習-iêm,yêm,oam,oăm,uôm,ươm ・尾音練習-an,ăn,ân,en,ên ・尾音練習-in,on,ôn,ơn,un ・尾音練習-iên,yên,oan,oăn ・尾音練習-oen,uân,uôn,ươn,uyên ・尾音練習-at,ăt,ât,et,êt ・尾音練習-it,ot,ôt,ơt,ut ・尾音練習-ưt,iêt,oat,oet ・尾音練習-uât,uôt,ươt,uyêt,uyt ・尾音練習-ap,ăp,âp,ep,êp,ip ・尾音練習-op,ôp,ơp,up,iêp,ươp ・尾音練習-ach,êch,ich,uêch ・尾音練習-anh,ênh,inh,oanh,uynh ・尾音練習-ang,ăng,âng,ong,ông,ung ・尾音練習-ưng,iêng,oang,oăng,uông,ương Part 4 越南語聲調練習 ・平聲 ・銳聲 ・玄聲 ・問聲 ・跌聲 ・重聲 越文發音總練習 Part 5 基礎越南語應用 第1課－基本問候 第2課－數字 第3課－我的身體 第4課－這是什麼？ 第5課－越南語動詞與形容詞的唸法 Part 6 越南語發音辭典 

我的第一本越南語課本【QR碼行動學習版】：最多第二外語、語言中心、網路課程指定教材！（附QR碼線上音檔, 唯一含南北音✕線上音檔隨掃隨聽） (1版)

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全新開始！學日語文法【QR碼行動學習版】：第二外語、語言中心、網路課程指定教材！最適合大家的日本語文法課本（附隨身文法複習手冊＋隨掃隨聽線上音檔）

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跟 NVIDIA 學深度學習！從基本神經網路到 CNN‧RNN‧LSTM‧seq2seq‧Transformer‧GPT‧BERT...，紮穩機器視覺與大型語言模型 (LLM) 的建模基礎 (1版)

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內容介紹 ▍AI 界扛霸子 NVIDIA 的深度學習 (Deep Learning) 指定教材！ ▍GPT、Transformer、seq2seq、self-attention 機制...大型語言模型 (LLM) 背後的先進技術「硬派」揭密！ 近年來，在 NVIDIA (輝達) GPU、CUDA 技術的推波助瀾下，深度學習 (Deep Learning) 領域有著爆炸性的成長，例如最為人知的 ChatGPT 正是運用深度學習技術開發出來的當紅應用。 【★學深度學習，跟 AI 重要推手 - NVIDIA 學最到位！】 除了硬體上的助益外，為了幫助眾多初學者快速上手深度學習，任職於 NVIDIA 的本書作者 Magnus Ekman 凝聚了他多年來在 NVIDIA 所積累的 AI 知識撰寫了本書。除了介紹深度學習基礎知識外，也包括此領域的最新重要進展。本書同時也是 NVIDIA 的教育和培訓部門 -【深度學習機構 (Deep Learning Institute, DLI)】 指定的培訓教材 (https://www.nvidia.com/zh-tw/training/books/)。 要學深度學習，跟深度學習的重要推手 NVIDIA 學就對了！眾多紮實的內容保證讓你受益滿滿！ 【★機器視覺、生成式 AI 語言模型 100% 從零開始打造！】 在深度學習的教學上，本書將從神經網路的底層知識 (梯度下降、反向傳播...) 介紹起，帶你打好深度學習的底子。接著會介紹用 Colab 雲端開發環境 + tf.Keras 建構、調校多層神經網路，以及經典的 CNN (卷積神經網路) 圖形辨識模型建構...等機器視覺主題。最後則邁入自然語言處理 (NLP) 領域，在介紹完基本的 RNN / LSTM 知識後，以先進的 Transformer、GPT...語言模型架構做結。 尤其自從 ChatGPT 爆紅之後，自然語言處理 (NLP) 一直是深度學習的熱門研究話題，而這部分正是本書最精彩之處！ RNN / LSTM 神經網路雖然問世已有一段時間，現今一些先進的 NLP 模型或許不會用它們來建構，但由它們衍生出來的 hidden state (隱藏狀態) 概念可說是重中之重，我們會帶你好好熟悉，以便能跟後續章節順利銜接上。 之後則會利用各種神經網路技術帶你實作【多國語言翻譯模型】、【Auto-Complete 文字自動完成模型】...等範例。從處理原始文字訓練資料 → 切割資料集 → 建構模型 → 模型調校、優化，從頭到尾示範一遍，帶你紮穩大型語言模型 (LLM) 的建模基礎。 令小編最印象深刻的是，本書所設計的 NLP 章節內容可說是「環環相扣」，從 RNN / LSTM 章節初次觸及 NLP 模型開始，次一章的模型架構幾乎都是為了解決前一章模型的特定問題而生的。這種層層舖墊的獨到方式能讓你深刻理解 RNN / LSTM / seq2seq / encoder-decoder / attention / self-attention 機制...等技術的發展脈絡，對於看懂 Transformer、GPT 等最先進的神經網路技術有莫大的幫助，這絕對是其他書看不到的精彩內容！ 本書特色 □【徹底看懂 ChatGPT 背後核心技術 - GPT 的模型架構】 GPT、Transformer、encoder-decoder、seq2seq、self-attention 機制、attention 機制、query-key-value 機制、Multi-head、位置編碼 (positional encoding)、預訓練 (pre-train)、微調 (fine-tune)...各種建模技術輕鬆搞懂！ □【生成式 AI 語言模型 100% 從零開始打造！】 ‧用 Colab + tf.Keras 實作多國語言翻譯模型、Auto-Complete 文字自動完成模型 ‧從處理原始文字訓練資料 → 切割資料集 → 建構模型 → 模型調校、優化，從頭到尾示範一遍，帶你紮穩大型語言模型 (LLM) 的建模基礎 □【深度學習基礎知識學好學滿】 ‧紮穩根基！不被損失函數 / 梯度下降 / 反向傳播 / 正規化 / 常規化…一拖拉庫技術名詞搞的暈頭轉向！ ‧深度神經網路基礎 / CNN / RNN / LSTM...概念詳解。 ‧多模態學習 (multimodal learning)、多任務學習 (multitask learning)、自動化模型架構搜尋...熱門主題介紹。 □詳細解說, 流暢翻譯 本書由【施威銘研究室】監修, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！ 書籍目錄 Ch01 從感知器看神經網路的底層知識 1-1 最早的人工神經元 - Rosenblatt 感知器 1-2 增加感知器模型的能力 1-3 用線性代數實現神經網路模型 Ch02 梯度下降法與反向傳播 2-1 導數的基礎概念 2-2 以梯度下降法 (gradient descent) 對模型訓練問題求解 2-3 反向傳播 (back propagation) Ch03 多層神經網路的建立與調校 3-1 動手實作：建立辨識手寫數字的多層神經網路 3-2 改善神經網路的訓練成效 3-3 實驗：調整神經網路與學習參數 Ch04 用卷積神經網路 (CNN) 進行圖片辨識 4-1 卷積神經網路 (CNN) 4-2 實作：以卷積神經網路做圖片分類 4-3 更深層的 CNN 與預訓練模型 Ch05 用循環神經網路 (RNN、LSTM...) 處理序列資料 5-1 RNN 的基本概念 5-2 RNN 範例：預測書店銷售額 5-3 LSTM (長短期記憶神經網路) 5-4 LSTM 範例：文字的 Auto-Complete 機制 Ch06 自然語言處理的重要前置工作：建立詞向量空間 6-1 詞向量空間的基本知識 6-2 做法(一)：在神經網路建模過程中「順便」生成詞向量空間 6-3 做法(二)：以 word2vec、GloVe 專用演算法生成詞向量空間 Ch07 用機器翻譯模型熟悉 seq2seq 架構 7-1 機器翻譯模型的基本知識 7-2 機器翻譯的範例實作 7-2-1 tf.Keras 函數式 API 簡介 7-2-2 建構模型前的工作 7-2-3 建構模型 7-2-4 訓練及測試模型 7-2-5 實驗結果 Ch08 認識 attention 與 self-attention 機制 8-1 熟悉 attention 機制 8-2 認識 self-attention 機制 8-2-1 self-attention 的基本概念 8-2-2 self-attention 機制的算法 8-2-3 multi-head (多頭) 的 self-attention 機制 Ch09 Transformer、GPT 及其他衍生模型架構 9-1 Transformer 架構 9-1-1 編碼器端的架構 9-1-2 解碼器端的架構 9-1-3 Transformer 內的其他設計 9-1-4 小編補充：觀摩 keras 官網上的 Transformer 範例 9-2 Transformer 架構的衍生模型：GPT、BERT 9-2-1 認識 GPT 模型 9-2-2 認識 BERT 模型 9-2-3 其他從 Transformer 衍生出的模型 附錄 A 延伸學習 (一)：多模態、多任務...等模型建構相關主題 附錄 B 延伸學習 (二)：自動化模型架構搜尋 附錄 C 延伸學習 (三)：後續學習方向建議 附錄 D 使用 Google 的 Colab 雲端開發環境