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本書共分為三個部分，分別為理論基礎、實驗和案例。這三個部分層層遞進，介紹深度學習的基礎知識與常用方法，全面細致地提供了深度學習的原理和在深度學習框架下的實踐步驟。第一部分主要通過7個章節(jié)來介紹深度學習的基礎知識，包括深度學習在不同領域的應用，不同深度學習框架的對比，以及機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等方面的講解。第二部分主要包括常用深度學習框架的基礎講解以及計算機視覺、自然語言處理、強化學習和可視化技術領域的一些實驗講解。第三部分則是提供8個案例，來介紹深度學習在圖像分類、目標檢測、目標識別、圖像分割、風格遷移、自然語言處理等方面的應用。本書將理論與實踐緊密結合，相信能為讀者提供有益的學習指導。本書適合Python深度學習初學者、機器學習算法分析從業(yè)人員以及高等院校計算機科學、軟件工程等相關專業(yè)的師生閱讀。

深度學習是學習樣本數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和表示層次，在這些學習過程中獲得的信息對文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學習是一種復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果遠遠超過先前的相關技術。
深度學習在搜索技術、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、機器翻譯、自然語言處理、多媒體學習、語音、推薦和個性化技術及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。
深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層來表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學習的動機在于建立模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，如圖像、聲音和文本等。
本書的寫作目的是讓讀者盡可能深入理解深度學習的技術。此外，本書強調將理論與實踐結合，簡明的案例不僅能加深讀者對于理論知識的理解，還能直觀感受到實際生產中深度學習技術的應用過程。
本書第1部分主要通過7章來介紹深度學習的基礎知識，包括深度學習在計算機視覺、自然語言處理、強化學習等方面的應用，不同深度學習框架的介紹和對比，以及機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等方面的內容。第2部分主要是本書的實驗部分，包括PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle這三個深度學習框架的基礎講解，以及計算機視覺、自然語言處理、強化學習和可視化技術領域的一些實驗講解。第3部分則是提供了綜合實踐案例，通過8個案例來介紹深度學習在圖像分類、目標檢測、目標識別、圖像分割、風格遷移、自然語言處理等方面的應用。
為了實現(xiàn)深度學習，我們需要經(jīng)歷許多考驗，需要花費很長時間，但是相應地也能學到和發(fā)現(xiàn)很多東西，而且這也是一個有趣的、令人興奮的過程。
本書編寫人員有呂云翔、王志鵬、王淥汀、郭聞浩、劉卓然、王禮科、趙禹昇、譚家俊、陳天異、仇善召、關捷雄、姜豐、華昱云、陳妙然、梁晶晶、屈茗若、陳翔宇、歐陽植昊。此外，曾洪立參與了部分內容的編寫并進行了素材整理及配套資源制作等工作。
由于編者水平和能力有限，書中難免有疏漏之處，懇請各位同人和廣大讀者給予批評指正，也希望各位讀者能將實踐過程中的經(jīng)驗和心得與我們交流。

前言
第1部分深度學習理論基礎
第1章深度學習簡介
11計算機視覺
111定義
112基本任務
113傳統(tǒng)方法
114仿生學與深度學習
115現(xiàn)代深度學習
116卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
12自然語言處理
121自然語言處理的基本問題
122傳統(tǒng)方法與神經(jīng)網(wǎng)絡方法的比較
123發(fā)展趨勢
13強化學習
131什么是強化學習
132強化學習算法簡介
133強化學習的應用
14本章小結
習題
第2章深度學習框架
21PyTorch
211什么是PyTorch
212PyTorch的特點
213PyTorch應用概述
22TensorFlow
221什么是TensorFlow
222數(shù)據(jù)流圖
223TensorFlow的特點
224TensorFlow應用概述
23PaddlePaddle
231什么是PaddlePaddle
232PaddlePaddle的特點
233PaddlePaddle應用概述
24三者的比較
25本章小結
習題
第3章機器學習基礎知識
31機器學習概述
311關鍵術語
312機器學習的分類
313機器學習的模型構造過程
32監(jiān)督學習
321線性回歸
322邏輯斯諦回歸
323最小近鄰法
324線性判別分析法
325樸素貝葉斯分類器
326決策樹分類算法
327支持向量機分類算法
33無監(jiān)督學習
331劃分式聚類方法
332層次化聚類方法
333基于密度的聚類方法
34強化學習
341強化學習、監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習
342強化學習問題描述
343強化學習問題分類
35神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習
351感知器模型
352前饋神經(jīng)網(wǎng)絡
353卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
354其他類型結構的神經(jīng)網(wǎng)絡
36本章小結
習題
第4章回歸模型
41線性回歸模型
42Logistic回歸模型
43用PyTorch實現(xiàn)Logistic回歸
431數(shù)據(jù)準備
432線性方程
433激活函數(shù)
434損失函數(shù)
435優(yōu)化算法
436模型可視化
44本章小結
習題
第5章神經(jīng)網(wǎng)絡基礎
51基礎概念
52感知器
521單層感知器
522多層感知器
53BP神經(jīng)網(wǎng)絡
531梯度下降
532反向傳播
54Dropout正則化
55批標準化
551批標準化的實現(xiàn)方式
552批標準化的使用方法
56本章小結
習題
第6章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)與計算機視覺
61卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本思想
62卷積操作
63池化層
64卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
65經(jīng)典網(wǎng)絡結構
651VGG網(wǎng)絡
652InceptionNet
653ResNet
654GAN
655Diffusion模型
66用PyTorch進行手寫數(shù)字識別
67本章小結
習題
第7章神經(jīng)網(wǎng)絡與自然語言處理
71語言建模
72基于多層感知機的架構
73基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的架構
731循環(huán)單元
732通過時間反向傳播
733帶有門限的循環(huán)單元
734循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型
735神經(jīng)機器翻譯
74基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的架構
75基于Transformer的架構
751多頭注意力
752非參位置編碼
753編碼器單元與解碼器單元
76表示學習與預訓練技術
761詞向量
762加入上下文信息的特征表示
763網(wǎng)絡預訓練
77本章小結
習題
第2部分深度學習實驗
第8章操作實踐
81PyTorch操作實踐
811PyTorch安裝
812Tensor 對象及其運算
813Tensor 的索引和切片
814Tensor的變換、拼接和拆分
815PyTorch的Reduction操作
816PyTorch的自動微分
82TensorFlow操作實踐
821TensorFlow安裝
822Tensor 對象及其運算
823Tensor 的索引和切片
824Tensor 的變換、拼接和拆分
825TensorFlow的Reduction操作
826TensorFlow 的自動微分
83PaddlePaddle操作實踐
831PaddlePaddle安裝
832Tensor 的創(chuàng)建和初始化
833Tensor的常見基礎操作
834自動微分
84本章小結
第9章人工智能熱門研究領域實驗
91計算機視覺
911一個通用的圖像分類模型
912兩階段目標檢測和語義分割
913人物圖像處理
914調用遠程服務
915動漫圖像生成
92自然語言處理
921垃圾郵件分類
922詞嵌入技術
923文本生成與多輪對話
924語音識別
93強化學習：一個會玩平衡擺的智能體
94可視化技術
941使用TensorBoard可視化訓練過程
942卷積核可視化
943注意力機制可視化
95本章小結
第3部分深度學習案例
第10章案例：花卉圖片分類
101環(huán)境與數(shù)據(jù)準備
1011環(huán)境安裝
1012數(shù)據(jù)集簡介
1013數(shù)據(jù)集下載與處理
102模型創(chuàng)建、訓練和測試
1021模型創(chuàng)建與訓練
1022測試與結果
103本章小結
第11章案例：人臉關鍵點檢測
111數(shù)據(jù)準備
1111人臉裁剪與縮放
1112數(shù)據(jù)歸一化處理
1113整體代碼
112模型搭建與訓練
1121特征圖生成
1122模型搭建
1123模型訓練
113模型評價
114本章小結
第12章案例：街景門牌字符識別
121背景介紹
122算法介紹
1221YOLOv4
1222算法流程
123模型優(yōu)化
1231數(shù)據(jù)增強
1232模型融合
124結果展

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