"本书基于Python语言和PyTorch框架，阐述深度学习技术与应用，内容包括深度学习基础模型与深度学习应用技术两部分。深度学习基础模型部分（第1～4章），介绍深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer；深度学习应用技术部分（第5～8章），介绍计算机视觉技术、时间序列预测技术、自然语言处理技术、多模态技术。 本书从基础理论到前沿模型，全方位覆盖深度学习技术，通过可视化技术直观展示深度学习算法及其应用效果，结合作者的科研成果和实际项目案例，提供具体应用实例，增强读者的实践能力，涵盖**的大模型技术和研究前沿，帮助读者紧跟技术发展潮流。本书适合对深度学习感兴趣的广大学习者和研究者，包括初学者、计算机科学及相关专业的学生、数据科学家、人工智能工程师以及希望在深度学习领域深入探索的专业人士。通过本书，读者可以系统地学习深度学习技术，并能将所学知识有效应用于实际项目中。 "

迟殿委，南昌大学计算中心硕士，副教授、高级工程师。有10年企业软件研发经验和丰富的大数据研发及培训经验

前言 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习技术已成为推动智能化革命的核心力量。深度学习技术通过构建多层次的神经网络模型，模拟人脑处理信息的方式，能自动学习和提取数据中的复杂特征。这种技术在图像识别、序列预测、自然语言处理、多模态分析等领域取得了突破性进展，极大地推动了智能系统的自主学习和决策能力。 本书旨在为广大人工智能深度学习爱好者、工程师和研究人员提供一本既有一定理论深度又有实践指导的参考指南。通过阅读本书，读者将深入理解深度学习的相关算法理论以及深度学习模型设计思路。本书提供微视频、PPT、项目代码等电子资料，可以满足教师开展大数据技术、人工智能等专业相关课程教学活动的需要。 本书分为深度学习基础模型与深度学习应用技术两部分，共8章，内容包括深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer、计算机视觉技术、时间序列预测技术、自然语言处理技术和多模态技术。 本书具有以下特色： （1） 内容由浅入深，涵盖深度学习的基本概念、经典算法以及最新的前沿模型。从深度学习的基础神经网络入手，逐步深入卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等模型。在深度学习应用技术部分，进一步探讨了SAM、BERT、GPT等大模型技术前沿，紧跟技术发展的步伐。 （2） 本书不仅提供了详尽的理论解释，还通过大量图表和可视化手段，帮助读者直观理解深度学习算法的工作原理和实际应用效果，使得复杂算法和理论的呈现更加直观。 （3） 本书内容是基于作者在深度学习领域的项目研究成果整理而成的。这种将理论研究与实际应用相结合的方式，不仅保证了内容的前...