内容简介本书介绍了深度学习的基本理论、工程实践及其在产业界的部署和应用。在深度学习框架的介绍中，书中结合代码详细讲解了经典的卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer网络及其变体。还介绍了这些模型在图像分类、目标检测、语义分割、欺诈检测和语音识别等领域的应用。此外，书中还涵盖了深度强化学习和生成对抗网络的前沿进展。在系统工程和产业实践方面，书中解释了如何使用分布式系统训练和部署模型以处理大规模数据。本书系统介绍了构建深度学习推理系统的过程，并结合代码讲解了分布式深度学习推理系统需要考虑的工程化因素，例如分布式问题和消息队列，以及从工程化角度出发的解决方法。本书提供了每个经典模型和应用实例的TensorFlow和PyTorch版本代码，为深度学习初学者和算法开发者提供理论学习、代码实践和工程落地的指导与帮助。本书既适合计算机、自动化、电子、通信、数学、物理等相关专业背景的研究生和高年级本科生，也适合那些希望从事或准备转向人工智能领域的专业技术人员。