人工智能入門實踐， 輕松玩轉PyTorch框架。
校寶在線出品的書籍《PyTorch機器學習從入門到實戰》發售了！

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內容簡介

近年來，基于深度學習的人工智能掀起了一股學習的熱潮。本書是使用PyTorch深度學習框架的入門書籍。本書從深度學習原理入手，由淺入深，闡述深度學習中神經網絡、深度神經網絡、卷積神經網絡、自編碼器、循環神經網絡等，同時穿插學習PyTorch框架的各個知識點和基于知識點的實例。最后，綜合運用PyTorch和深度學習知識，來解決實踐中的具體問題，比如圖像識別、文本分類和命令詞識別等。可以說，本書是深度學習和PyTorch的入門教程，同時也引領讀者登堂入室，進入機會和挑戰的人工智能領域。

本書針對的對象是機器學習和人工智能的愛好者和研究者，希望其能夠有一定的機器學習和深度學習知識，有一定的Python編程基礎。

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目錄

第 1 章 深度學習介紹1.1 人工智能、機器學習與深度學習1.2 深度學習工具介紹1.3 PyTorch 介紹1.4 你能從本書中學到什么 第 2 章 PyTorch 安裝和快速上手2.1 PyTorch 安裝2.2 Jupyter Notebook 使用2.3 NumPy 基礎知識2.4 PyTorch 基礎知識 第 3 章 神經網絡3.1 神經元與神經網絡3.2 激活函數3.3 前向算法3.4 損失函數3.5 反向傳播算法3.6 數據的準備3.7 PyTorch 實例：單層神經網絡實現 第 4 章 深度神經網絡及訓練4.1 深度神經網絡4.2 梯度下降4.3 優化器4.4 正則化4.5 PyTorch 實例：深度神經網絡實現 第 5 章 卷積神經網絡5.1 計算機視覺5.2 卷積神經網絡5.3 MNIST 數據集上卷積神經網絡的實現 第 6 章 嵌入與表征學習6.1 PCA6.2 自編碼器6.3 詞嵌入 第 7 章 序列預測模型7.1 序列數據處理7.2 循環神經網絡7.3 LSTM 和 GRU7.4 LSTM 在自然語言處理中的應用7.5 序列到序列網絡7.6 PyTorch 實例：基于 GRU 和 Attention 的機器翻譯 第 8 章 PyTorch 項目實戰8.1 圖像識別和遷移學習——貓狗大戰8.2 文本分類8.3 語音識別系統介紹

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目錄

第 1 章 深度學習介紹1.1 人工智能、機器學習與深度學習1.2 深度學習工具介紹1.3 PyTorch 介紹1.4 你能從本書中學到什么 第 2 章 PyTorch 安裝和快速上手2.1 PyTorch 安裝2.2 Jupyter Notebook 使用2.3 NumPy 基礎知識2.4 PyTorch 基礎知識 第 3 章 神經網絡3.1 神經元與神經網絡3.2 激活函數3.3 前向算法3.4 損失函數3.5 反向傳播算法3.6 數據的準備3.7 PyTorch 實例：單層神經網絡實現 第 4 章 深度神經網絡及訓練4.1 深度神經網絡4.2 梯度下降4.3 優化器4.4 正則化4.5 PyTorch 實例：深度神經網絡實現 第 5 章 卷積神經網絡5.1 計算機視覺5.2 卷積神經網絡5.3 MNIST 數據集上卷積神經網絡的實現 第 6 章 嵌入與表征學習6.1 PCA6.2 自編碼器6.3 詞嵌入 第 7 章 序列預測模型7.1 序列數據處理7.2 循環神經網絡7.3 LSTM 和 GRU7.4 LSTM 在自然語言處理中的應用7.5 序列到序列網絡7.6 PyTorch 實例：基于 GRU 和 Attention 的機器翻譯 第 8 章 PyTorch 項目實戰8.1 圖像識別和遷移學習——貓狗大戰8.2 文本分類8.3 語音識別系統介紹

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch机器学习从入门到实战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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