《Python深度学习：基于PyTorch》内容简介

这是一本基于最新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。
本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。
本书共16章，分为三部分：第一部分（第1~4章）PyTorch基础，首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的必备基础知识，最后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。第二部分（第5~8章）深度学习基础，这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧，涵盖视觉处理、NLP和生成式深度学习等主题。第三部分（第9~16章）深度学习实践，这部分从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案，具体包括人脸识别、图像修复、图像增强、风格迁移、中英文互译、生成式对抗网络、对抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容。
吴茂贵，资深大数据和人工智能技术专家，就职于中国外汇交易中心，在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域工作超过20年。在基于Spark、TensorFlow、PyTorch、Keras等的机器学习和深度学习方面有大量的工程实践实践。著有《Python深度学习：基于TensorFlow》《深度实践Spark机器学习》《自己动手做大数据系统》等著作。
郁明敏，资深商业分析师，从事互联网金融算法研究工作，专注于大数据、机器学习以及数据可视化的相关领域，擅长Python、Hadoop、Spark等技术，拥有丰富的实战经验。曾获“江苏省TI杯大学生电子竞技大赛”二等奖和“华为杯全国大学生数学建模大赛”二等奖。
杨本法，高级算法工程师，在流程优化、数据分析、数据挖掘等领域有10余年实战经验，熟悉Hadoop和Spark技术栈。有大量工程实践经验，做过的项目包括：推荐系统、销售预测系统、舆情监控系统、拣货系统、报表可视化、配送路线优化系统等。
李涛，资深AI技术工程师，对PyTorch、Caffe、TensorFlow等深度学习框架以及计算机视觉技术有深刻的理解和丰富的实践经验，曾经参与和主导过服务机器人、无人售后店、搜索排序等多个人工智能相关的项目。
张粤磊，资深大数据技术专家，飞谷云创始人，有10余年一线数据数据挖掘与分析实战经验。先后在咨询、金融、互联网行业担任大数据平台的技术负责人或架构师。

作品目录

前言
第一部分
PyTorch基础
第1章：Numpy基础
第2章：PyTorch基础
第3章：PyTorch神经网络工具箱
第4章：PyTorch数据处理工具箱
第二部分
深度学习基础
第5章：机器学习基础
第6章：视觉处理基础
第7章：自然语言处理基础
第8章：生成式深度学习
第三部分
深度学习实践
第9章：人脸检测与识别
第10章：迁移学习实例
第11章：神经网络机器翻译实例
第12章：实战生成式模型
第13章：Caffe2模型迁移实例
第14章：AI新方向：对抗攻击
第15章：强化学习
第16章：深度强化学习
附录A
PyTorch0.4版本变更
附录B
AI在各行业的最新应用