"本书是一本全面深入的深度学习实践指导书，旨在为读者提供从基础概念到高级应用的系统性知识。 本书第1章从基础开始，介绍了PyTorch工具，涵盖了数据的加载与预处理，以及基础网络构建和训练流程。 第2章深入图像分类，探讨了CNN架构、数据增强技术，以及模型优化和部署策略。 第3章转向创造性图像应用，包括风格迁移、Deep Dream、GAN和超分辨率技术，并讨论了CycleGAN的应用。 第4章专注于视觉系统，讲解了目标检测、语义分割以及相关网络结构。 第5章和第6章分别探讨了循环神经网络在文本情感分析中的应用，以及NLP领域的预训练模型和注意力机制，包括BERT模型的实践。 全书内容丰富，结构清晰，每章均配有实战案例和习题。通过对本书的学习，读者将能够掌握深度学习的关键技术，并在实际项目中发挥其强大的应用潜力。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教材，也可供对深度学习感兴趣的开发人员、科技工作者和研究人员参考。 "

简显锐，副教授、成都职业技术学院软件学院副院长，首批国家级职业教育教师教学创新团队核心成员。参与并获得职业教育国家教学成果二等奖、四川省教学成果一等奖1项；参与教师教学能力大赛获得全国二等奖三等奖各1项、省级一等奖2项；指导学生参加全国职业院校技能大赛获得国赛一等奖1项、二等奖2项、三等奖3项，主编十四五国家规划教材1部，省级课程思政团队和标杆院系负责人、省级职业教育校企合作典型生产实践项目负责人。

前言 深度学习技术代表了人工智能领域的最前沿发展水平，深度学习课程不仅是高校计算机及相关专业的核心必修课程，也是其他技术领域的基础课程。随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，市场对能够高效处理和分析大数据的深度学习系统的需求日益增长，各行业对深度学习理论与技术的需求也变得更加迫切。与此同时，为了适应技术发展、满足行业需求以及培养高端人才，教育领域对课程建设目标和教材内容提出了更高的要求。因此，从适应技术进步、促进专业发展和培养创新人才的角度，编写具有系统性、实用性和推广价值的深度学习的教材，进行新形势下的教材建设显得尤为必要。 本书围绕以“深度学习理论与实践”为中心的课程内容体系和以“面向产出”为理念的实验平台及案例设计两个核心内容进行编写。深度学习理论是指通过构建多层的神经网络模型，学习数据的高层抽象特征，从而实现对复杂数据模式的识别、分类和预测。在算法创新、硬件加速和大数据的共同推动下，深度学习技术历经数十年的发展，从早期的单层感知机到卷积神经网络，再到当前的循环神经网络和强化学习，逐渐形成了多样化的技术形态。在这个发展历程中，深度学习在图像识别、语音处理、自然语言理解等多个领域展现出强大的应用潜力。 因此，本书的编写以“深度学习技术”为重点，理解人工智能的理论和方法，使学习者首先掌握深度学习的基本原理知识； 其次理解并掌握理论中所描述的方法，能够根据实际应用场景，分析问题设计解决方案； 最后能够在具体的深度学习框架上实现涉及方案中的具体操作，完成理论到实践的转化。 在人才培养和专业发展的推动下，本书在编写过程中注重课程内容与毕业要求的...