●第1章淺談人工智能、神經網絡和計算機視覺1
●1.1人工還是智能1
●1.2人工智能的三起兩落2
●1.2.1兩起兩落2
●1.2.2卷土重來3
●1.3神經網絡簡史5
●1.3.1生物神經網絡和人工神經網絡5
●1.3.2M-P模型6
●1.3.3感知機的誕生9
●1.3.4你好，深度學習10
●1.4計算機視覺11
●1.5深度學習+12
●1.5.1圖片分類12
●1.5.2圖像的目標識別和語義分割13
●1.5.3自動駕駛13
●1.5.4圖像風格遷移14
●第2章相關的數學知識15
●2.1矩陣運算入門15
●2.1.1標量、向量、矩陣和張量15
●2.1.2矩陣的轉置17
●部分目錄

計算機視覺、自然語言處理和語音識別是目前深度學習領域很熱門的三大應用方向，本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學到人工智能的基礎概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如卷積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼器，等等。在掌握深度學習理論和編程技能之後，讀者還會學到如何基於PyTorch深度學習框架實戰計算機視覺。本書中的大量實例可讓讀者在循序漸進地學習的同時，不斷地獲得成就感。本書面向對深度學習技術感興趣、但是相關基礎知識較為薄弱或者零基礎的讀者。

唐進民 編著