文章目录
- 一、内容简介
- 二、值得一读
- 1. 从基础到深入，适合不同层次的读者
- 2. 丰富的实战案例
- 3. 全面的数据处理与模型构建
- 三、适用人群
- 1. AI技术初学者
- 2. 在校学生和从业者
- 3. 培训机构和高校教学
- 四、总结
一、内容简介
《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章，内容涵盖了从深度学习的基础概念到大语言模型的应用。
- 第1章 介绍了深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。
- 第2章 详细介绍了PyTorch数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。
- 第3章 讲解了数据预处理及常用工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、数据清洗、特征工程以及深度学习解决问题的一般步骤。
- 第4章 介绍了PyTorch的基础知识，包括张量的创建、激活函数、损失函数、优化器等。
- 第5章 深入探讨了PyTorch深度神经网络，包括神经网络概述、卷积神经网络、循环神经网络等。
- 第6章 介绍了PyTorch数据建模，包括回归分析、聚类分析、主成分分析、模型评估与调优等。
- 第7至第10章 分别介绍了PyTorch在图像建模、文本建模、音频建模和模型可视化方面的应用。
- 第11章 探讨了大语言模型的原理、主要的大语言模型及模型本地化部署、预训练与微调技术。
本书还精心设计了50个动手案例和上机练习题，并对所有代码进行了详尽注释和说明，同时提供数据集和配书资源文件，以帮助读者更好地使用本书。
二、值得一读
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1. 从基础到深入，适合不同层次的读者
无论你是AI领域的初学者，还是已经有一定经验的从业者，这本书都能够满足你的需求。书中的内容从基础知识开始讲解，逐步深入到复杂的模型应用，帮助读者打下坚实的理论基础，同时通过大量的实战案例提升实际操作能力。
2. 丰富的实战案例
本书设计了50个动手案例，涵盖了深度学习的各个方面，从数据预处理、模型搭建到模型优化，每一个案例都配有详细的代码注释和说明，让读者能够在实践中理解和掌握PyTorch的使用方法。
3. 全面的数据处理与模型构建
书中不仅讲解了PyTorch的使用，还涵盖了数据处理的各个环节，包括数据清洗、特征工程等。对于深度学习中的常用模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，也进行了详细的介绍和应用示例，使得读者能够全面了解和掌握不同类型的深度学习模型。
三、适用人群
1. AI技术初学者
如果你是AI技术的初学者，希望系统地学习深度学习和大模型的相关知识，这本书是一个很好的起点。它从基础概念开始讲解，逐步深入，让你能够循序渐进地掌握相关知识和技能。
2. 在校学生和从业者
对于在校学生和从业者来说，本书不仅能够帮助你巩固理论知识，还能够通过大量的实战案例提升你的实际操作能力，使你在实际工作中更加得心应手。
3. 培训机构和高校教学
本书内容详实，案例丰富，特别适合作为培训机构和高校相关专业的教学用书，帮助学生更好地理解和掌握深度学习和大模型的相关知识。
四、总结
《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一部不可多得的PyTorch学习指南。它内容详实，讲解深入浅出，注重动手实操，特别适合想学习AI技术或想进入该领域的初学者，对深度学习感兴趣的新手、在校学生和从业者阅读。通过这本书，你将能够从零开始，逐步掌握深度学习和大模型的相关知识和技能，为你的AI学习和职业发展打下坚实的基础。