内容简介 计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch深度学习框架实战计算机视觉。本书中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。 本书面向对深度学习技术感兴趣、但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。 前　言 “人工智能”（Artificial Intelligence，简称AI）一词在很久以前就有了，被大众津津乐道却是近几年的事情，这和机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）等技术的崛起有着千丝万缕的联系，而这一切又得益于大数据的发展和计算机处理性能的不断提升。 本书将带领读者了解人工智能的相关技术和发展近况，通过一些实例来掌握必备的技能，并能够独立使用相关技术完成对计算机视觉问题的分析和处理。本书各个章节的知识要点如下。 第1章主要介绍人工智能、神经网络和计算机视觉的发展历史，让读者对这一领域有一个全面的认识。 第2章主要介绍在理解和掌握后面章节的内容时需要用到的数学知识，以及在实战操作的过程中进行环境搭建及安装相关软件的方法。本书中数学相关的大部分知识都集中在本章中，其主要目的是让读者先对这个领域的知识产生兴趣，这样才能更好地深入学习和研究。在本章中不会插入大量的数学公式，这样做会让初学者望而却步，在不断消化公式的过程中丧失学习兴趣和动力。通过不断实战来学习，可以累积成就感，这种自顶向下的方式不失为一种更好的学习方法。 第3…