本书是一本全面深入的深度学习实践教材，旨在为读者提供从基础概念到高级应用的系统性知识。书中第1章介绍了深度学习的核心工具PyTorch，第2章，本书深入探讨了图像分类领域，重点介绍了卷积神经网络（CNN）的架构和原理，以及数据增强、微调预训练模型和迁移学习等先进技术。书中还讨论了在复杂数据集上进行训练的挑战和解决方案，第3章中，本书转向创造性图像应用，详细介绍了风格迁移网络、DeepDream、生成对抗网络（GAN）以及超分辨率技术等前沿技术，并通过实战案例展示了如何将这些技术应用于实际问题。第4章聚焦于视觉系统应用，介绍了目标检测与语义分割的基础知识，第5章和第6章则分别介绍了循环神经网络在文本情感分析中的应用。全书内容丰富，结构清晰，每章均配有实战案例和习题。通过本书的学习，读者将能够掌握深度学习的关键技术，并在实际项目中发挥其强大的应用潜力。本书适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业学生教材，同时也可供对深度学习感兴趣的开发人员、科技工作者和研究人员参考。