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PyTorch深度学习与计算机视觉实践 掌握深度学习基本原理、算法与PyTorch框架用法，实战人脸识别、图像识别、图像生成、目标检测、图像分割、图像迁移应用
《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》详解深度学习与计算机视觉基础、PyTorch 框架开发知识，以及图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等一系列计算机视觉领域核心问题的实战应用。 案例包括人脸识别、图像识别、图像生成、目标检测、图像分割、图像迁移等。 配套PPT课件与示例源码，可用于深度学习与计算机视觉入门，也可作为高校深度学习与计算机视觉课程的教材。
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PyTorch深度学习指南：序列与自然语言处理 卷III 国外Pytorch深度学习畅销书 作者从业20余年 全彩印刷
国外Pytorch深度学习畅销书 全彩印刷 作者拥有20余年从业经验 PyTorch深度学习指南 丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。 本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读。 以下是部分国外读者书评 Michael：理解GPT的敲门砖! 我对这本书感到惊讶，以我生疏的数学技能，居然可以从头到尾毫无问题地阅读。这三本系列丛书是我能完全理解的第一套深度学习书。作者基本上使用最小数据样本的逐步代码来完成任何机制/数学。 真是我相见恨晚的一套丛书。 Sebastian：这本书写得非常好。对非常高级的概念进行了清晰、全面、易懂的解读。提供的实现细节帮助您快速轻松地进入深度学习领域。
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