全路实战：PyTorch代码实战，造从模型发到生产部署的完整闭环 全流程落地：手写代码，通从算法与工程的最后一公里
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内容提要
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前言
第一部分 基础入门篇
第1章 深度学习基础
1.1 AI技术演进
1.2 基础工具库与线性回归
1.3 神经网络基础
1.4 小结
第2章 PyTorch框架介绍与应用
2.1 PyTorch框架简介
2.2 实例1：Logistic回归实战（解决异或问题）
2.3 实例2：多项式回归与模型选择
2.4 小结
第二部分 计算机视觉模型篇
第3章 计算机视觉核心模型
3.1 ＣＮＮ介绍
3.2 CNN层级结构
3.3 CNN常用API介绍
3.4 批归一化详解
3.5 小结
第4章 图像分类实战
4.1 实例1：猫狗分类研究
4.2 实例2：验证码识别
4.3 实例3：人脸相似度判断
4.4 小结
第5章 目标检测实战
5.1 YOLO系列模型解读
5.2 实例：火焰和烟雾目标检测
5.3 工业级模型评估指标解读
5.4 小结
第三部分 自然语言处理模型篇
第6章 循环神经网络
6.1 RNN介绍
6.2 LSTM介绍
6.3 小结
第7章 序列模型工程应用实战
7.1 实例1：微博话题识别
7.2 实例2：气温预测
7.3 小结
第８章 注意力机制与机器翻译实战
8.1 Seq2Seq模型快速导读
8.2 实例：从中文到英文的翻译
8.3 小结
第四部分 大模型架构与应用篇
第9章 Transformer原理与实战
9.1 Transformer导读
9.2 Transformer结构详解
9.3 实例：小型中文聊天系统
9.4 小结
第10章 开源大模型定制开发实战
10.1 开源大模型入门
10.2 开发环境搭建
10.3 实例：端到端医疗问答大模型定制
10.4 小结
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