我们的新书介绍：《深度学习原理与PyTorch实战》

最近，我们的新书《深度学习原理与PyTorch实战》上市了～

这是一本由人民邮电出版社出版的，图灵原创系列图书，这本书定位深度学习入门，讨论了一些经典的深度学习算法，也介绍了一些前沿的进展。

科学的发展和普及（在我个人看来）存在着这样的规律：论文会提出大量的idea，而业界和社区会进一步检验这些idea的有效性，经过时间考验的真正有效的精华会沉淀在书本中，进一步的，如果某个idea会对人类社会产生重大的影响，则会被沉淀在教科书中传承给下一代。深度学习正是出于这样的一个时代：经过轰轰烈烈的发展，一些方法已经成为了公认的经典：CNN、RNN、Word2Vec、DQN等等，他们几乎已经成为了深度学习领域的基础知识，又恰逢PyTorch这个框架蓬勃发展，于是这本书就这样诞生了：在每一章，我们会以符合直觉的方式讲解和剖析一个经典而有效的算法，并且附上一个可以用PyTorch写代码运行的实例（coding是帮助理解的最好方式）。

学习这本书的内容需要的前置知识，是一些Python基础编程知识，此外不需要其他的大量基础，我们很有信心在书中直接解释清楚一些相关的前置知识。

我是本书的第二作者，负责第九、十一章的编写和一些审校工作，出版虽然花了一些时间，不过依旧很欣慰，我相信我们的付出，如果我在知乎有一点点影响力的话（在社交网络上，每个人都有一些），那么我完全愿意用我全部的信用为这本书背书。我相信书的质量可以获得大家的认可。

我们的新书获得了当当网的首页推荐

Why this book？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），顾名思义，就是通过计算的方式模拟、延伸和扩展人的智能。它作为计算机科学的一个分支，早在1956年就诞生了。然而，长久以来，人工智能的发展却不能与它的名字相匹配。尽管早期的人工智能在数学定理证明、推理、棋类游戏上取得了长足的进步，但是在拟人化的形象思维方面却与人类相差甚远。例如，一个两三岁的小孩能清楚地认出爸爸和妈妈，但是人工智能却不能。

不过，近年来人工智能的发展却在试图摆脱人们对它的刻板印象。采用深度神经网络技术的人工智能同样可以非常好地进行“形象化”思维。的刻板印象。采用深度神经网络技术的人工智能同样可以非常好地进行“形象化”思维。例如，现在人工智能的人脸识别准确度已经达到了99.7%，超过了人类的准确度97.3%。

然而，这些有关人工智能的新闻会给我们造成一种错觉：人工智能是一种高科技，只有谷歌、微软、脸书这样的大公司才有可能应用，而与我们普通人或者小公司毫无关系。事实并非如此，随着各大公司开源了他们的深度学习框架和平台，我们每一个普通企业或者个人都可以快速地应用人工智能技术。你只要有一台笔记本电脑，就可以轻松玩转深度学习，实现诸如人脸识别、图像生成、机器翻译、聊天机器人等强大的人工智能功能。

工欲善其事，必先利其器。选择一个好的人工智能框架平台是我们跨入这个行业的前提，可以说工具选对了，我们的一只脚就已经跨入了人工智能的大门。本书给大家推荐的“器”自然就是PyTorch了，推荐这个深度学习框架平台有如下几点原因。

• 简单、易用、上手快：这一点对于初学者来说是极具吸引力的。
• 功能强大：从计算机视觉、自然语言处理再到深度强化学习，PyTorch的功能异常强大。而且，支持PyTorch、功能强大的包也越来越多，例如Allen NLP（自然语言处理）和Pyro（概率编程）。
• Python化编程：在诸多深度学习开源框架平台中，PyTorch恐怕是和Python结合得最好的一个。相比较TensorFlow框架来说，PyTorch将会让你的代码更流畅舒服。
• 强大的社区支持：对于一个小白来说，如何找到“老司机”来交流经验恐怕是最迫切的问题了。尽管PyTorch仅一岁有余，但是它的社区却成长飞快。在国内，用PyTorch作为关键词就能搜索到大概五六个网络社区、BBS。各大问答类网站关于PyTorch的问题数目也在持续增多。

如此强大的功能，如此好用的工具，绝对是值得我们大力推广的。然而，目前有关PyTorch的多数资料还是以英文为主，大部分介绍深度学习、人工智能的资料还充斥着大量的数学公式，这对普通用户而言是一个不小的门槛。因此，集智俱乐部的成员合力编写了这本书，力求进一步推广PyTorch，普及人工智能和深度学习等新技术。

肩负着这样的使命，本书悄然诞生了。本书内容来源于Jake老师在“集智AI学园”开设的网络课程——“火炬上的深度学习”，经各位成员的精心整理和不断完善，最终成书。希望能进一步推广PyTorch，让更多人有机会掌握人工智能和深度学习等新技术，进入人工智能这个发展迅猛的行业，共享人工智能带来的发展红利。

本书的目录如下：

1. 深度学习简介
2. PyTorch简介
3. 单车预测器——你的第一个神经网络
4. 机器也懂感情——中文情绪分类器
5. 手写数字识别器——卷积神经网络
6. 手写数字加法机——迁移学习
7. 你自己的Prisma——图像风格迁移
8. 人工智能造假术——图像生成与对抗学习
9. 词汇的星空——词向量与Word2Vec
10. LSTM作曲机——序列生成模型
11. 神经翻译机——端到端的翻译模型
12. AI游戏高手——深度强化学习

总的来说，这本书的逻辑是这样的：

1. 深度学习基础算法与简单的应用
2. 图像领域经典算法
3. 语言领域的经典算法
4. 深度强化学习

目前，这本书已经在京东、天猫、当当等平台上架，购买地址在这里：

京东：《深度学习原理与PyTorch实战》(集智俱乐部)【摘要 书评 试读】- 京东图书

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