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深度学习精粹与PyTorch实践 DeepSeek知识储备 DataPrime.ai首席科学官Kirk Borne博士作序推荐，一本通过PyTorch深度学习框架将理论、工具和实战融为一体的知识库。
掌握深度学习存在一定的门槛。首先要求有一定的数理统计基础，其次需要很强的编程能力。对于应用领域的研究人员而言，除了要具备这两个条件，还必须拥有扎实的专业领域知识，这些要求提高了深度学习的学习门槛和成本，很多人不得已止步于该领域的学习和应用深度学习解决实际问题。毕竟，仅深度学习涉及的理论和改进模型便多如牛毛，要在短时间内掌握绝非易事。 总而言之，学习深度学习存在以下3个方面的困难：①深度学习涉及的理论难度大，让很多人望而生畏；②深度学习框架繁多，上手难度较大；③理论与代码实践结合困难，理论和实践脱节严重。尽管深度学习存在重重壁垒，但是它前进的步伐并未因此而放缓，各种新的机器学习方法(元学习、迁移学习和集成学习等)骈兴错出，让人应接不暇，不少人对此深感焦虑和恐慌。 那么，有没有克服这
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深入理解PyTorch 探索PyTorch的深度学习世界，从基础到前沿应用，含代码示例，快来提升你的AI技能！
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PyTorch深度学习——深入理解人工智能算法设计 网易云课堂人工智能公开课程！系统论述深度学习的基本原理、先进算法及PyTorch的工程实现！
内容全面 ：系统介绍了深度学习算法的基础理论和主流算法模型，如AlexNet、ResNet、BP、LSTM、GAN、CNN等，详细剖析了每个算法的理论推导过程和应用场合。 实用性强 ：采用PyTorch 2.x最新框架进行实战，通过大量案例实现了计算机视觉、自然语言处理、AIGC等方向的主流算法，读者能够通过实际项目来理解算法思想。 资源丰富 ：开源了全部课程源代码、课件、代码，本书Github仓库已收获超3000个Star数，并被 机器之心 、 量子位 等媒体报导。
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动手学系列：深度学习PyTorch+强化学习+机器学习 当当套装3册 深度学习领域重磅教程，名师大咖强强联合，"西瓜书"作者周志华力荐的机器学习入门书，交互式实战环境，配套资源丰富
《动手学深度学习（PyTorch版）》 深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本； 李沐、阿斯顿 张等大咖作者强强联合，精心编撰； 全球400多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学PPT、习题，方便教师授课与学生自学； 能运行、可讨论的深度学习入门书，可在线运行源码并与作译者实时讨论。 《动手学强化学习》 名家作品：上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写； 理论扎实：基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系； 配套资源丰富：在线代码运行环境 在线视频课程 在线讨论区 在线习题 配套课件； 多位业内大咖力荐：字节跳动人工智能实验室总监李航、1986年图灵奖得主John Hopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪
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PyTorch生成对抗网络编程 动手学深度学神经网络与深度学习图像识别 GAN卷积图像生成Python编程从入门到精通书
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PyTorch深度学习实战 从新手小白到数据科学家 电子工业
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PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习 面向初学者，涵盖计算机视觉所有关键主题；结合具体应用场景，提供50多个计算机视觉问题的实用解决方案
深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动，结合具体应用场景，基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。 首先，你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络（NN），并了解调整神经网络超参数的最佳实践。然后，你将学习如何使用卷积神经网络（CNN）和迁移学习完成图像分类任务，并且理解其中的工作原理。随后，你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务，并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分，本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后，你将学习如何将计算机视觉与NLP技术（LSTM、transformer等）和强化学习技术（深度Q学习等）相结合，实现OCR、图
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基于PyTorch Lightning的深度学习 使用PYTHON快速构建高性能人工智能(AI)模型 (印)库纳尔·萨瓦
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细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现 用PyTorch构建DeepSeek大模型之入门基础
《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界人工智能专家执笔，图文并茂，娓娓道来。 兼备理论与实践，理论讲解细致，实践案例丰富。 近百个教学示例及代码实现，6大深度学习热点应用。 以Python为编程语言，兼顾前沿技术，适合对PyTorch感兴趣的各层次读者阅读。
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PyTorch速查手册 本书介绍了如何使用PyTorch来构建和部署深度学习模型。
这本简明便捷的参考手册将让你充分掌握流行的深度学习研究和开发框架之一：PyTorch。本书作者清晰地介绍了语法和设计模式，并提供了代码示例，可以加快你的开发，减少搜寻答案花费的时间。 科学家、机器学习工程师和软件开发人员可以从中找到简明的结构化PyTorch代码，这涵盖神经网络开发的每一个步骤，包括加载数据、定制训练循环、模型优化，以及GPU/TPU加速。另外还能很快学会如何使用AWS、Google Cloud或Azure将代码部署到生产环境，以及如何将机器学习模型部署到移动和边缘设备。
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1.PyTorch核心开发者教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。 2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量API、用 Python 加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。 3. PyTorch核心知识 真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力： a.全面掌握PyTorch 相关的API 的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法； b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器； c.轻松学会使用PyTorch 实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题； d.章尾附有 练习题 ，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。 4. PyTorch 联合创作者Soumith Chintala作序推荐！ 5. 书中所有代码都是基于Python 3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。
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新书 PyTorch语音识别实战 王晓华 清华大学 人工智能－算法
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语音与音乐信号处理轻松入门（基于Python与PyTorch） 科普读物般引人入胜的音频处理教程，原理与实战结合助力读者轻松入门 从传统方法到深度学习，内容丰富带你一览众山小
本书以科普读物风格对音频信号处理由浅入深地进行了介绍，同时辅以大量实战案例，以期达到轻松入门、事半功倍的效果。 通俗易懂 语言生动、浅显易懂，避免枯燥的理论和公式。 图文并茂 大量插图配合文字说明有助于抽象概念的理解。 内容丰富 包括声学基础、音频信号分析、语音识别、语音合成、音乐分析、MIDI编曲、深度学习等丰富内容。 轻松实战 采用Python和PyToch（深度学习部分）编程，门槛低，易学易会；主要函数列出函数原型，便于应用和参考。 大量示例 介绍了音频处理各领域众多Python库的用法，如NumPy、SciPy、Librosa、Pyaudio、Moviepy、Pydub、Soundfile、OpenAI-whisper、Pyttx3、SpeechLib、PyWorld、Parselmouth、Mido、Music21、PyTorch等。
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PyTorch深度学习简明实战 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
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Py
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PyTorch深度学习实战-微课视频版 数学基础和深度学习知识点与8个完整的实战案例相结合，配有详细的视频讲解，手把手带你通关深度学习。
本书在内容安排上十分精良，为便于数学基础较薄弱的读者学习，引入了深度学习数学基础；再由浅入深地以实战案例讲解的方式，对于误差反向传播法、卷积运算等进行详细剖析，使读者在实现层面上理解；此外还加入了前沿技术，如Batch Normalization等内容。本书提供了8个完整的项目案例、完整的构建过程、详细的视频讲解以及相应源代码，使读者能在实战案例中，深入完成深度学习的学习与掌握。
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本书是一本通过PyTorch深度学习模型开发案例学习深度学习技术应用方法的图书，对精心设计的9大类深度学习任务构建模型，让读者可以逐步掌握高级且实用的深度学习开发和应用的方法。每个深度学习模型都是 State-of-the-Art（性能模型）的基础，读者若能够亲自动手实现，对以后的研究和开发工作一定会有很大帮助。 案例涵盖面广：以PyTorch为工具，对常见的9种类型的深度学习任务进行了编程实现，让读者对深度学习技术的应用有一个全面了解。 代码解说详细：对各深度学习模型的实现方法及源代码进行了详细解说，将原理与实际操作相结合，便于学生阅读和理解程序的本质。 语言通俗易懂：虽然本书针对的是深度学习中、高级层次的读者，但书中的语言也尽量避免晦涩艰深，做到通俗易懂，让学习过程更高效。 实用针对性强：书中的每章都是为了解决特定任
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《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》是一本讲述以PyTorch为工具实践深度学习和大模型的入门书，从数学知识和 基础知识和概念入手讲解，理论兼备实践，语言通俗，图文并茂，边学边练，非常易于掌握。 全书突出动手实操，精心设计了50个案例，包括19个解决实际问题的动手练习和31个上机演练，基本上每一种模型都先讲解基础知识，再配合实操案例，有助于读者快速理解，所有上机演练都给出一操作步骤和参考代码，有助于提高读者的学习效率。 所有示例代码本书都给出了详细注释和说明，可以大大降纸读者理解代码的困惑，同时在讲解程序示例时辅以练习题。全书程序示例都免费提供完整的源代码，读者可以参照程序代码直接上机实践与练习。 《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》的内容也较为丰富，如涉及深度神经网络、数值建模
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