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內容介紹這是一本基於最新的Python和PyTorch版本的深度學習著作，旨在幫助讀者低門檻進入深度學習領域，輕鬆速掌握深度學習的理論知識和實踐方法，快速實現從入門到進階的轉變。
本書是多位人工智能技術專家和大數據技術專家多年工作經驗的結晶，從工具使用、技術原理、算法設計、案例實現等多個維度對深度學習進行了系統的講解。內容選擇上，廣泛涉獵、重點突出、注重實戰；內容安排上，實例切入、由淺入深、循序漸進；表達形式上，深度抽象、化繁為簡、用圖說話。
本書共16章，分為三部分： 第一部分(第1～4章) PyTorch基礎 首先講解了機器學習和數據科學中必然會用到的工具Numpy的使用，然後從多個角度講解了Pytorch的必備基礎知識，最後詳細講解了Pytorch的神經網絡工具箱和數據處理工具箱。
第二部分(第5～8章) 深度學習基礎 這部分從技術原理、算法設計、實踐技巧等維度講解了機器學習和深度學習的經典理理論、算法以及提升深度學習模型性能的多種技巧，涵蓋視覺處理、NLP和生成式深度學習等主題。
第三部分(第9～16章) 深度學習實踐 這部分從工程實踐的角度講解了深度學習的工程方法和在一些熱門領域的實踐方案，具體包括人臉識別、圖像修復、圖像增強、風格遷移、中英文互譯、生成式對抗網絡、對抗攻擊、強化學習、深度強化學習等內容。
本書是多位人工智能技術專家和大數據技術專家多年工作經驗的結晶，從工具使用、技術原理、算法設計、案例實現等多個維度對深度學習進行了系統的講解。內容選擇上，廣泛涉獵、重點突出、注重實戰；內容安排上，實例切入、由淺入深、循序漸進；表達形式上，深度抽象、化繁為簡、用圖說話。
本書共16章，分為三部分： 第一部分(第1～4章) PyTorch基礎 首先講解了機器學習和數據科學中必然會用到的工具Numpy的使用，然後從多個角度講解了Pytorch的必備基礎知識，最後詳細講解了Pytorch的神經網絡工具箱和數據處理工具箱。
第二部分(第5～8章) 深度學習基礎 這部分從技術原理、算法設計、實踐技巧等維度講解了機器學習和深度學習的經典理理論、算法以及提升深度學習模型性能的多種技巧，涵蓋視覺處理、NLP和生成式深度學習等主題。
第三部分(第9～16章) 深度學習實踐 這部分從工程實踐的角度講解了深度學習的工程方法和在一些熱門領域的實踐方案，具體包括人臉識別、圖像修復、圖像增強、風格遷移、中英文互譯、生成式對抗網絡、對抗攻擊、強化學習、深度強化學習等內容。
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