隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的迅猛普及，人工智能作為一個(gè)引人注目的領(lǐng)域，正在迎來前所未有的繁榮時(shí)期。而深度學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù)之一，已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和應(yīng)用價(jià)值。PyTorch作為一種快速發(fā)展的深度學(xué)習(xí)框架，以其靈活性、易用性和強(qiáng)大的性能成了研究人員和工程師們的首選。
本書結(jié)合人工智能的新發(fā)展，為讀者提供由淺入深的項(xiàng)目平臺。不僅注重技術(shù)知識的傳授，更重視思政素質(zhì)的培養(yǎng)。在教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計(jì)上，特別強(qiáng)調(diào)了社會主義核心價(jià)值觀的教育，引導(dǎo)讀者樹立正確的人工智能倫理觀和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)意識。
人工智能當(dāng)前的熱點(diǎn)技術(shù)為深度學(xué)習(xí)。本書旨在幫助讀者全面了解深度學(xué)習(xí)的基本原理和PyTorch的使用方法，講解其在實(shí)際應(yīng)用中的技術(shù)路線和調(diào)試技巧。本書緊密結(jié)合黨的二十大精神，引導(dǎo)讀者深刻理解國家的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，激發(fā)愛國熱情和責(zé)任感，培養(yǎng)成為有理想、有擔(dān)當(dāng)、有能力的社會主義建設(shè)者和接班人意識。
全書共分8個(gè)項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目都針對不同的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，通過Python語言和PyTorch框架，展示了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的運(yùn)用。全書采用理論與項(xiàng)目實(shí)踐相結(jié)合的方式，深入淺出地剖析了深度學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用，介紹了圖像分類、識別、分割、文本翻譯和內(nèi)容生成等不同領(lǐng)域的項(xiàng)目案例。
項(xiàng)目1為手寫數(shù)字識別。介紹了PyTorch的環(huán)境安裝、手寫識別數(shù)據(jù)集的下載、手寫識別算法的實(shí)現(xiàn)等基礎(chǔ)知識。通過一個(gè)簡單的手寫數(shù)字識別小實(shí)驗(yàn)，帶領(lǐng)讀者進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的世界。
項(xiàng)目2為二維曲線擬合。介紹了PyTorch語法基礎(chǔ)，圍繞回歸與預(yù)測相關(guān)任務(wù)，詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、評價(jià)、優(yōu)化和推理的工作流程，讓讀者深入理解深度學(xué)習(xí)的基本思想和技術(shù)知識。
項(xiàng)目3、項(xiàng)目4為圖像分類項(xiàng)目，項(xiàng)目3采用了多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)完成了貓狗圖像分類，項(xiàng)目4使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）替換了項(xiàng)目3中的多層感知機(jī)全連接網(wǎng)絡(luò)，并介紹了經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如AlexNet、VGGNet、ResNet等。通過圖像分類項(xiàng)目，讀者可以體會到深度學(xué)習(xí)技術(shù)的強(qiáng)大之處。其中項(xiàng)目3側(cè)重介紹了數(shù)據(jù)集的處理方法和訓(xùn)練方法，并講解了損失函數(shù)和評價(jià)函數(shù)的作用；項(xiàng)目4則從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度，介紹了CNN的基本概念、經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，通過從0到1搭建一個(gè)又一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，幫助讀者了解深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目調(diào)試過程，不斷提高圖像分類的準(zhǔn)確率。
項(xiàng)目5為文本翻譯。介紹了Transformer模型原理及其PyTorch中的實(shí)現(xiàn)，梳理了自然語言處理的相關(guān)知識，并對PyTorch實(shí)現(xiàn)的Transformer模型接口進(jìn)行了梳理。無論是學(xué)生還是科技實(shí)踐者，都可以快速調(diào)參和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高自己在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用的能力。
項(xiàng)目6為食品加工人員異常行為檢測。介紹了異常行為分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)思路，主要介紹了目標(biāo)檢測算法YOLO，這是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的目標(biāo)檢測算法，廣泛應(yīng)用于智能交通、工業(yè)質(zhì)量檢測等多個(gè)領(lǐng)域。
項(xiàng)目7為工業(yè)檢測圖像分割。給出了圖像分割方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，涵蓋了圖像語義分割等相關(guān)技術(shù)，重點(diǎn)講解了UNet模型，幫助讀者了解其實(shí)現(xiàn)原理和實(shí)際應(yīng)用。
項(xiàng)目8為內(nèi)容智能生成。實(shí)現(xiàn)了人工智能內(nèi)容生成方面（AIGC）的常見項(xiàng)目需求，包括圖像超分辨率重建、文生文、文生圖、圖生圖、圖生文等。主要通過實(shí)際案例的分析，帶領(lǐng)讀者探究當(dāng)前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中主流AI大模型的應(yīng)用技巧。
愿本書能夠成為讀者深入學(xué)習(xí)掌握PyTorch和深度學(xué)習(xí)的重要參考，也期待讀者通過學(xué)習(xí)與實(shí)踐，具備人工智能項(xiàng)目的實(shí)際開發(fā)能力。我們期待，通過本書的學(xué)習(xí)，讀者不僅能夠掌握人工智能領(lǐng)域的專業(yè)知識，更能夠在思想上得到升華，為實(shí)現(xiàn)中華民族的偉大復(fù)興貢獻(xiàn)自己的力量。
在本書寫作過程中，從內(nèi)容選題到確定思路，從資料搜集、擬定提綱到內(nèi)容的編寫與修改以及諸多算法和實(shí)驗(yàn)的梳理，得到無錫日聯(lián)科技股份有限公司、江蘇森藍(lán)智能系統(tǒng)有限公司等合作企業(yè)的大力支持，在此特別表示感謝。另外，對所有關(guān)心本書的學(xué)者、同人表示感謝。
本書在編寫過程中，參考和引用了大量國內(nèi)外的著作、論文和研究報(bào)告，在此向所有被參考和引用論著的作者表示由衷的感謝，他們的辛勤勞動成果為本書提供了豐富的資料。
由于編者水平有限，書中難免存在疏漏與不妥之處，敬請讀者批評指正。

編者