本书针对深度学习及开源框架——PyTorch，采用简明的语言进行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章~第6章）包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章~第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增强、经典网络模型与特征提取、图像定位基础、图像语义分割。自然语言处理和序列篇（第15章~第17章)包括文本分类与词嵌入、循环神经网络与一维卷积神经网络、序列预测实例。生成对抗网络和目标检测篇（第18章~第19章)包括生成对抗网络、目标检测。 本书适合人工智能行业的软件工程师、对人工智能感兴趣的学生学习，同时也可作为深度学习的培训教程。
深度学习是机器学习领域中一个重要的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。深度学习作为机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径，因此读者有必要深入了解深度学习。 本书对深受研究人员关注的深度学习及其开源框架——PyTorch进行了讲解。PyTorch凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性，获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起，还介绍了回归问题、张量基础、多层感知器、卷积基础和卷积模型、迁移学习和数据增强、经典网络架构、图像定位、图像语义分割、目标识别、循环神经网络和文本分类、一维卷积模型、序列预测、生成对抗网络等内容。 书中采用简明的语言进行知识的讲解、注重实战。 读者通过书中的基础与实战部分的学习，可快速掌握深度学习，并学会使用PyTorch轻松开发深度学习应用程序来解决各类深度学习问题。
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2022-10-01
- 更新： 2023-02-07
- 书号：9787302619840
- 中图：TP181
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
