本书是从一名算法工程师的角度出发介绍算法实现，整体上偏基础和细节，能够帮助入门者少走弯路。随着这几年深度学习的快速发展，众多深度学习框架对各类接口的封装都很完善，使用起来非常方便，但是部分深度学习入门者仅仅停留在跑通demo却不理解细节内容的层面，这也常常被人调侃有些浮躁，通过本书，笔者希望读者不仅能够灵活调用这些接口实现算法，而且能够理解这些接口的内在含义，不断夯实自己的算法基础。

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch库是真正具备Python风格的。对于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人来说，上手PyTorch轻而易举。PyTorch在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。本书是教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了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、监控训练以及将结果进行可视化展示。本书主要内容：（1）训练深层神经网络；（2）实现模块和损失函数；（3）使用PyTorchHub预先训练的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中编写示例代码。

作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架， Keras 以容易上子、利于快速原型实现、能够与TensorFlow 和Theano 等后端计算平台很好兼容等优点， 深受众多开发人 员和研究人员的喜爱。 本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术 。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI 游戏应用中的强化学习，引领读者一层一层揭开深度学习的面纱， 并在逐渐清晰的理论框架下， 提供多个Python编码实例，方便读者动手实践。 通过阅读本书， 读者不仅能学会使用Keras 快捷构建各个类型的深度网络，还可以按需自定义网络层和后端功能， 从而提升自己的AI 编程能力，在成为深度学习专家的路上更进一步。

本书由百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾。百度公司总裁张亚勤博士、李德毅院士、百度高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰博士等行业领袖重点推荐。PaddlePaddle凭借上手容易、运行效率高、支持私有云等优势，受到越来越多的公司和个人开发者的青睐。本书从实战角度出发，旨在帮主读者掌握在真实的生产环境中需要的开发技能。本书既详细描述了神经网络的各个细节，也深入讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深入理解深度学习的精髓。

本书由百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾。百度公司总裁张亚勤博士、李德毅院士、百度高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰博士等行业领袖重点推荐。PaddlePaddle凭借上手容易、运行效率高、支持私有云等优势，受到越来越多的公司和个人开发者的青睐。本书从实战角度出发，旨在帮主读者掌握在真实的生产环境中需要的开发技能。本书既详细描述了神经网络的各个细节，也深入讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深入理解深度学习的精髓。

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。

本书针对深度学习及开源框架——PyTorch，采用简明的语言进行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章~第6章）包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章~第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增强、经典网络模型与特征提取、图像定位基础、图像语义分割。自然语言处理和序列篇（第15章~第17章)包括文本分类与词嵌入、循环神经网络与一维卷积神经网络、序列预测实例。生成对抗网络和目标检测篇（第18章~第19章)包括生成对抗网络、目标检测。

本书基于PyTorch，介绍日益普及的演算法与相关套件的使用，例如YOLO(物件侦测）、GAN(生成对抗网路)/DeepFake( 深度伪造)、OCR(辨识图像中的文字）、脸部辨识、BERT/Transformer 、聊天机器人 (ChatBot)、强化学习 (Reinforcement Learning)、自动语音办识 （ASR)、知识图谱 (Knowled ge Graph) 等。PyTorch是近年来最流行的深度学习框架，本书采用新的思路来带初学者来了解和使用PyTorch框架，同时带你入门深度 学习领域。本书通过独特的编排，保证读者在阅读的过程中，可以获得快速的反馈，进而激发学习的动力。

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。