本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模态学习与多模态数据分类等。 本书兼顾理论与应用、原理与方法，集系统性、实用性、便捷性于一体，易于入门，实例丰富，所有代码全部经过调试和运行。此外，每一章后面都配有适量的习题，供教学和学习参考使用。 本书可作为各类高等学校人工智能和计算机相关专业的“人工智能”或“机器学习”课程的教材，也可作为人工智能、深度学习爱好者和初学者的自学教材，以及从事人工智能课题研究和应用开发人员的参考用书。