[PRE ORDER]

Buku ini memberikan panduan lengkap mengenai penerapan Natural Language Processing (NLP) dan Deep Learning, khususnya model Transformer yang telah merevolusi bidang NLP. Dengan pendekatan teoretis dan praktis, buku ini cocok bagi mahasiswa, peneliti, dan profesional yang tertarik mendalami konsep NLP modern.

Bab pertama memaparkan pengenalan NLP dan Deep Learning, memberikan landasan bagi pembaca untuk memahami perkembangan dan transformasi NLP dengan model Transformer. Bab kedua membahas teknik-teknik dasar prapemrosesan data teks dan representasi data, mulai dari tokenisasi hingga embedding kata seperti Word2Vec, GloVe, dan FastText. Bab ini juga menjelaskan penggunaan embedding dalam model Transformer.

Selanjutnya, bab ketiga mendalami arsitektur Transformer secara terperinci, menjelaskan konsep self-attention, multi-head attention, dan positional encoding, serta membandingkan Transformer dengan model sebelumnya seperti RNN dan LSTM. Buku ini juga menyertakan studi kasus implementasi Transformer dalam menyelesaikan tugas-tugas NLP.

Bab keempat menyajikan aplikasi praktis Transformer dalam berbagai tugas NLP, seperti klasifikasi teks, Named Entity Recognition (NER), summarization, penerjemahan mesin, dan text generation. Di setiap subbab, pembaca diajak untuk memahami tahapan demi tahapan dan fungsi masing-masing library yang digunakan.

Bab kelima buku ini menghadirkan studi kasus industri dan panduan proyek akhir, mulai dari pengembangan chatbot untuk layanan pelanggan, analisis sentimen di media sosial, hingga penerjemahan otomatis untuk e-commerce. Pembaca juga diberikan arahan untuk penyelesaian permasalahan berbasis proyek NLP.

Dengan kombinasi teori dan praktik, buku ini memberikan pemahaman mendalam sekaligus keterampilan teknis bagi pembaca yang ingin menyelesaikan permasalahan NLP yang ditemui di kehidupan nyata.