本书立足于具体的企业级项目开发实践，以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书配套示例项目源代码、数据集、PPT课件与作者微信群答疑服务。
本书共分18章，内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习框架PyTorch 2.0的环境搭建，Python数据科学库，深度学习基本原理，PyTorch 2.0入门，以及13个实战项目：迁移学习花朵识别、垃圾分类识别、短期电力负荷预测、空气质量预测、手写数字识别、人脸识别与面部表情识别、图像风格迁移、糖尿病预测、基于GAN 生成动漫人物画像、基于大语言模型的NLP、猴痘病毒识别项目实战、X光肺部感染识别项目实战、乐器声音音频识别项目实战。
本书适合PyTorch深度学习初学者、深度学习算法从业培训人员、深度学习应用开发人员阅读，也适合作为高等院校或高职高专深度学习课程的教材。

第1章 人工智能、机器学习与深度学习简介 1
1.1 什么是人工智能 1
1.2 人工智能的本质 2
1.3 人工智能相关专业人才就业前景 4
1.4 机器学习和深度学习 5
1.4.1 什么是机器学习 5
1.4.2 深度学习独领风骚 6
1.4.3 机器学习和深度学习的关系和对比 7
1.5 小白如何学深度学习 10
1.5.1 关于两个“放弃” 10
1.5.2 关于三个“必须” 10
第2章 深度学习框架PyTorch开发环境搭建 12
2.1 PyCharm的安装和使用技巧 12
2.2 在Windows环境下安装CPU版的PyTorch 16
2.3 在Windows环境下安装GPU版的PyTorch 18
2.3.1 确认显卡是否支持CUDA 18
2.3.2 安装CUDA 19
2.3.3 安装cuDNN 20
2.3.4 安装GPU版PyTorch 22
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