"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。
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目录



教学建议

第1章开始深度学习之旅

知识概括： 介绍深度学习的基础工具PyTorch，包括其核心概念、安装和环境配置和基本操作。

教学要点： 重点讲解PyTorch的安装过程，确保学生能够顺利搭建实验环境。通过实例演示数据的加载、预处理和可视化分析的基本方法。引导学生理解多层感知器（MLP）的结构和训练循环的重要性。

第2章图像分类的深度探索

知识概括： 深入探讨卷积神经网络(CNN)的架构、数据增强技术，以及微调预训练模型的方法。

教学要点： 通过图解和案例分析，帮助学生理解卷积层和池化层的工作原理。强调数据增强在提高模型泛化能力中的作用。讲解如何使用预训练模型进行迁移学习，并讨论在复杂数据集上训练的挑战。

第3章创造性图像应用

知识概括： 介绍风格迁移、Deep Dream、生成对抗网络(GAN)和超分辨率技术等图像处理的高级应用。

教学要点： 通过实例演示如何实现风格迁移和Deep Dream，使学生理解这些技术的创新之处。详细讲解GAN的生成器和判别器的工作原理，以及如何训练稳定的对抗网络。强调超分辨率技术在图像质量提升中的应用。

第4章视觉系统应用

知识概括： 介绍目标检测和语义分割的基本概念，以及区域卷积神经网络和UNet网络在视觉任务中的应用。

教学要点： 通过案例分析，讲解单发多框检测(SSD)和区域卷积神经网络的工作原理。重点介绍UNet网络的结构和在语义分割任务中的优势。

第5章循环神经网络

知识概括： 介绍循环神经网络(RNN)的基本原理和在序列数据处理中的应用。

教学要点： 通过图解和实例，讲解RNN的循环结构和在文本情感分析中的应用。强调RNN在处理时间序列数据时的优势和挑战。

第6章NLP(自然语言处理)预训练与注意力机制

知识概括： 介绍NLP中的预训练模型与注意力机制，以及BERT模型的应用。

教学要点： 讲解预训练机制在NLP中的重要性，以及注意力机制如何改善模型对文本的理解。通过案例分析，展示如何使用BERT模型进行自然语言推断。

在教学过程中，建议结合理论讲解和实践操作，鼓励学生通过编程作业和项目来巩固所学知识。每章的实战案例和习题可以作为课堂讨论和课后作业的素材，以提高学生的实践能力和解决问题的能力。

深度学习项目应用开发（微课视频版）
目录



















随书资源



第1章开始深度学习之旅

1.1任务导学： 什么是深度学习

1.2PyTorch基础和设置

1.2.1什么是PyTorch

1.2.2PyTorch的安装和环境配置

1.2.3PyTorch中的基础概念

1.3数据的加载、预处理和可视化分析

1.3.1数据的加载

1.3.2数据预处理： 归一化、数据转换

1.3.3数据可视化

1.3.4实战

1.4构建和训练基础网络

1.4.1多层感知器（MLP）

1.4.2损失函数和优化器

1.4.3训练循环

1.5性能评估和改进策略

1.5.1性能评估

1.5.2正则化技术

1.5.3超参数调整

1.5.4其他策略

1.5.5实战

第2章图像分类的深度探索

2.1任务导学： 什么是图像分类

2.2探索卷积神经网络架构

2.2.1卷积层的原理和作用

2.2.2池化层

2.2.3局部感受野和权重共享的概念



2.2.4实战

2.3数据增强的实战应用

2.3.1翻转和裁剪

2.3.2改变颜色

2.3.3结合多种数据增强方式

2.4微调预训练模型和迁移学习

2.4.1微调预训练模型

2.4.2冻结和解冻网络层

2.5复杂数据集上的训练挑战和解决方案

2.5.1训练挑战

2.5.2优化算法

2.5.3批量归一化

2.5.4深度学习调试策略

2.6模型评估、调整和部署

2.6.1模型评估

2.6.2模型调整

2.6.3模型部署


第3章创造性图像应用

3.1任务导学： 什么是创造性图像应用

3.2实现风格迁移网络

3.2.1理解内容损失与风格损失

3.2.2特征提取

3.2.3迭代更新图像

3.3深入理解并实现Deep Dream

3.3.1网络激活和梯度上升

3.3.2多尺度处理技术

3.4构建生成对抗网络

3.4.1生成器和判别器

3.4.2对抗损失和训练的稳定性

3.4.3变分自编码器

3.5实战： 自动图像上色

3.5.1条件GAN的使用

3.5.2颜色空间转换

3.5.3对抗损失和训练

3.6探索超分辨率技术

3.6.1超分辨率卷积神经网络

3.6.2子像素卷积层

3.6.3损失函数的设计

3.6.4评估超分辨率模型的性能

3.7CycleGAN与非配对图像转换

3.7.1非配对图像转换

3.7.2CycleGAN

3.7.3使用CycleGAN进行非配对图像转换

第4章视觉系统应用

4.1任务导学： 什么是目标检测与语义分割

4.2任务知识

4.2.1目标检测基础

4.2.2区域卷积神经网络

4.2.3UNet网络

4.3基于SSD和RNN的目标检测

4.3.1单发多框检测

4.3.2区域卷积神经网络

4.4基于UNet网络的语义分割

第5章循环神经网络

5.1任务导学： 基于深度学习方法的文本情感分析

5.2任务知识

5.2.1循环神经网络

5.2.2现代循环神经网络

5.3文本情感分析

第6章NLP预训练与注意力机制

6.1任务导学： 什么是模型预训练与自然语言推断

6.2任务知识

6.2.1NLP预训练机制

6.2.2注意力机制

6.3预训练BERT模型

6.4基于注意力机制的自然语言推断

附录A阿尔法编程平台使用说明