本书介绍内容包括支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络（VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet）、循环神经网络（LSTM、GRU、Attention）、生成对抗网络（DCGAN、WGAN-GP）、自编码器、各种聚类算法、目标检测算法（YOLO、MTCNN）以及强化学习，有助于人工智能新人搭建一个全面且有用的基础框架。 本书包含8个实战，分别是：决策树、MNIST手写数字分类、GAN基础之手写数字生成、GAN优化、风格迁移、目标检测（YOLO）、人脸检测（MTCNN）和自然语言处理。8个实战可以让读者对PyTorch的使用达到较高水平。