本书是一本全面深入探讨深度学习领域的核心原理与应用实践的专业书籍。本书旨在为读者提供系统的学习路径,从深度学习的基础知识出发,逐步深入到复杂的大模型架构和算法实现。本书适合深度学习初学者、中级开发者以及对大模型有深入研究需求的专业人士。通过阅读本书,读者不仅能够掌握深度学习的理论基础,还能通过丰富的实战案例,提升解决实际问题的能力。

"常耀斌中共党员，AI科学家，首席技术官。2007年毕业于北京邮电大学，计算机硕士研究生。拥有20年国家级数字化平台的建设和管理经验，曾就职于华为技术有限公司、中国移动集团研究院、爱康集团等，历任技术总经理、数据科学家、CTO等企业高级管理职位。个人拥有40余项中国发明专利，发表10多篇核心期刊论文，在清华大学出版社出版有《大数据架构之道与项目实战》和《AI赋能企业数字化转型》。参与研发“全军一体化指挥作战平台”，荣获“国家科技进步奖”牵头研发“华为物联网平台”，服务用户近5亿。参与设计“中国移动智慧医疗云平台”和“九天”AI平台，服务用户近4亿。牵头设计“爱康数字医疗云及AI平台”，服务用户近1亿。王文惠毕业于中国科学院大学软件研究所，计算机工学硕士。曾就职于百度，任职高级AI算法工程师，对NLP、图像识别、大数据等领域有深入研究，实战经验丰富。拥有7年的NLP实战经验，主导开发了百度地图搜索引擎的语义召回模型、基于大模型ERNIE的深度语义相关性模型、文本纠错模型等核心项目。"

前 言 在这个信息爆炸、技术革新日新月异的时代,深度学习作为人工智能领域的重要分支正引领着新一轮的技术革命。《深度学习和大模型原理与实践》一书，旨在为读者提供深度学习及其大模型技术的全面知识和实践应用的指南。 本书特色在于其深入浅出的理论知识讲解与丰富的实战案例分析。从深度学习的基础概念到复杂的神经网络架构，从PyTorch编程基础到前沿的Transformer模型，每一章节都旨在帮助读者构建扎实的理论基础，并提供实际操作的技巧和经验。 本书内容 第1章讨论了企业数字化转型如何推动AI技术的发展，涵盖了AI技术革命、机器学习、深度学习的核心思想，以及大语言模型的崛起和应用。 第2章介绍了PyTorch编程的基础知识，包括NumPy库的使用、Tensor操作、自动求导机制，以及如何使用GPU加速神经网络的训练 第3章深入讲解卷积神经网络的原理和结构，为读者提供了深度学习在图像识别等领域应用的理论基础。 第4章详细阐释了Transformer模型及其衍生模型BERT的原理和应用,探讨了自注意力机制和多头自注意力等关键技术。 第5章讨论了基于深度学习的推荐系统，通过实战代码展示了如何实现DeepFM等推荐模型。 第6章系统地介绍了YOLO目标检测模型的发展历程，从YOLO V1到YOLO V8，为读者提供了目标检测技术的全面认识。 第7章专注于人脸识别技术，从RetinaFace到ArcFace,为读者揭示了人脸识别技术背后的原理和实践。 第8章详解了Swin Transformer这一视觉大模型，探讨了其在计算机视觉领域的创新和应用。 第9章讨论了地...